JP3696616B2 - Ultrasonic diagnostic equipment - Google Patents

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Description

本発明は、超音波による被検体の断層像を得る超音波診断装置に関し、特に、被検体内の組織の輪郭を抽出する技術を内蔵した超音波診断装置に関する。   The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains a tomographic image of a subject using ultrasonic waves, and more particularly to an ultrasonic diagnostic apparatus that incorporates a technique for extracting the outline of a tissue in a subject.

従来より、被検体内に超音波を送信し被検体内の組織で反射して戻ってきた超音波を受信して受信信号を得、この受信信号に基づいて被検体内の断層像を表示することにより内臓等の疾患の診断に供する超音波診断装置が用いられており、近年では、疾患の診断をより容易ならしめるために、その断層像に現われた組織、例えば心臓の左心室の輪郭を抽出して表示し、あるいは、その輪郭に囲まれた領域の面積やその輪郭から推定されるその組織の体積を表示することが要望されている。   Conventionally, an ultrasonic wave is transmitted into a subject, and an ultrasonic wave reflected and returned by a tissue in the subject is received to obtain a received signal, and a tomographic image in the subject is displayed based on the received signal. In recent years, in order to make the diagnosis of the disease easier, the outline of the tissue appearing on the tomographic image, for example, the contour of the left ventricle of the heart, is used. It is desired to display the extracted area or the area of the region surrounded by the outline and the volume of the tissue estimated from the outline.

この輪郭を抽出するには、単純には、図45に示すように、ディスプレイ1上に表示された断層像の上を所望の組織の輪郭に沿って例えばライトペン2でなぞり、そのライトペンの軌跡からその輪郭抽出することができる。   In order to extract the outline, simply, for example, the light pen 2 is traced on the tomographic image displayed on the display 1 along the outline of the desired tissue, as shown in FIG. The contour can be extracted from the locus.

また、図46に示すように、例えばトラックボールやマウス等を用いて所望の組織を取り囲むように領域3を指定し、その指定された領域内の画像データを適当なしきい値で2値化して輪郭を抽出する手法が提案されている(非特許文献1参照)。
「Acoustic quantification法による左室断面積、左室容積の測定;関心領域設定部位の影響」八木登志員他 日本超音波医学会 第63回研究発表会 講演論文集 第517〜518頁 1993年11月
Also, as shown in FIG. 46, for example, an area 3 is designated so as to surround a desired tissue using a trackball or a mouse, and the image data in the designated area is binarized with an appropriate threshold value. A method for extracting a contour has been proposed (see Non-Patent Document 1).
"Measurement of left ventricular cross-sectional area and left ventricular volume by the acoustic quantification method; influence of region of interest setting site" Toshihito Yagi et al. 63rd Annual Meeting of the Japanese Society of Ultrasonic Medicine 517-518 pages 1993 November

しかし、上述の、輪郭を人がなぞる前者の方法においては、ライトペン等による軌跡が輪郭から外れないよう注意深くなぞる必要がある。しかもその輪郭を得ようとする組織が、心臓の左心室の場合、その心臓の動き1拍分の全ての多数の断層像についてそのような作業を繰り返す必要が考えられ、その場合手間がかかるにも拘らず客観性に欠けた不正確なデータとなりやすく、実用にはほど遠いという問題がある。   However, in the former method in which the person traces the outline, it is necessary to carefully trace the locus by the light pen or the like so as not to deviate from the outline. In addition, if the tissue for which the contour is to be obtained is the left ventricle of the heart, it may be necessary to repeat such operations for all the tomographic images for one beat of the heart movement. Nevertheless, there is a problem that it is easy to obtain inaccurate data lacking objectivity and is far from practical.

また、概略の領域3を指定してその領域内の画像データを2値化することにより輪郭を抽出する後者の方法においても、心臓は絶えず鼓動し伸縮を繰り返しているため、領域の指定は各断層像毎にかなり慎重に行なう必要があり、例えば図46(A)に示すように領域3の内部に左心室4だけでなく左心房ないし右心室等が含まれてしまったり、図46(B)に示すように左心室4の一部が領域3から外れてしまうと、左心室4の面積ないし体積として、いずれの場合も誤った面積ないし体積が求められてしまうことになる。これを避けるためには手作業でかなり注意深く、左心室4のみを、かつ左心室4の全体を取り囲む必要があり、輪郭そのものをなぞるほどではないにしろ、手間がかかるという問題は解決されていない。また、概略の領域3内の画像データを2値化することにより輪郭を抽出する方法においては、ノイズ等の影響や、また場所によって輝度(画像データの大きさ)に差があることなどから、2次元画像としてのつながりに欠けた輪郭線、すなわち閉曲面を形成しない輪郭線を抽出してしまうこともある。   Also, in the latter method of extracting a contour by specifying an approximate region 3 and binarizing the image data in the region, the heart continuously beats and repeatedly expands and contracts. For example, as shown in FIG. 46A, not only the left ventricle 4 but also the left atrium or the right ventricle is included in the region 3 as shown in FIG. If a part of the left ventricle 4 deviates from the region 3 as shown in FIG. 3), an incorrect area or volume is obtained as the area or volume of the left ventricle 4 in any case. To avoid this, it is necessary to carefully handle the left ventricle 4 and surround the entire left ventricle 4 by hand, and the problem of time-consuming work is not solved, even if the outline itself is not traced. . Further, in the method of extracting the outline by binarizing the image data in the approximate region 3, because of the influence of noise or the like, and because there is a difference in luminance (size of image data) depending on the location, A contour line lacking connection as a two-dimensional image, that is, a contour line that does not form a closed curved surface may be extracted.

本発明は、上記事情に鑑み、手作業なしで、もしくは簡単な手作業で、組織の輪郭を客観的に抽出することのできる機能を備えた超音波診断装置を提供することを目的とする。   In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus having a function capable of objectively extracting a contour of a tissue without a manual operation or with a simple manual operation.

また、本発明は、手作業なしで、あるいは高々少数のフレームについて輪郭を入力するだけで多数のフレームについての輪郭を抽出することのできる機能を供えた超音波診断装置を提供することも目的の1つとする。   It is another object of the present invention to provide an ultrasonic diagnostic apparatus having a function capable of extracting contours for a large number of frames without manual operation or simply inputting contours for a very small number of frames. One.

本発明の第1の超音波診断装置は、被検体内で反射した超音波を受信することにより、被検体内に広がる断層面内の各点に対応する画像データを得る超音波診断装置において、
(1)画像データのグラジェントを、断層面内の複数の点について求めるグラジェント演算手段
(2)上記グラジェントに対応するスカラ量を、断層面内の複数の点について求めるスカラ量演算手段
(3)上記スカラ量が極大となる、断層面内の複数の極大点を求める極大点演算手段
(4)上記複数の極大点に基づいて、被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭抽出手段
を備えたことを特徴とする。
The first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains image data corresponding to each point in a tomographic plane extending in a subject by receiving ultrasonic waves reflected in the subject.
(1) Gradient calculation means for obtaining a gradient of image data for a plurality of points in the tomographic plane (2) Scalar amount calculation means for obtaining a scalar quantity corresponding to the gradient for a plurality of points in the tomographic plane ( 3) Maximum point calculation means for obtaining a plurality of local maximum points in the tomographic plane where the scalar quantity is maximum (4) Contour extraction means for obtaining the contour of a predetermined tissue in the subject based on the plurality of local maximum points It is provided with.

ここで、上記本発明の第1の超音波診断装置において、上記(3)の極大点演算手段は、
(5)断層面内に延びる複数の指定線それぞれに沿う方向のスカラ量の変化に基づいて、その指定線上に上記極大点を求めるものであることが好ましく、
さらには、上記極大点演算手段は、上記複数の指定線として、断層面内の所定の中心点を起点にして断層面内に放射状に延びる複数の指定線を用いるものであることが好ましい。
Here, in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the local maximum point calculation means of (3) is:
(5) Preferably, the maximum point is obtained on the designated line based on a change in the scalar quantity in the direction along each of the designated lines extending in the tomographic plane,
Furthermore, it is preferable that the local maximum point calculation means uses a plurality of designated lines extending radially in the tomographic plane starting from a predetermined center point in the tomographic plane as the plurality of designated lines.

また、上記極大点演算手段が、上記(5)に記載した、断層面内に延びる指定線に沿って極大点を求めるものである場合に、
(6)その極大点演算手段が、指定線に沿って隣接する複数の点のスカラ量どうしの差分を順次演算することによりその差分の符号が変化する変化点を検出する手段と、その変化点近傍の点のスカラ量に基づいてその変化点のスカラ量を補正する手段と、その変化点について補正されたスカラ量を用いたときのその変化点の差分の符号に基づいてその変化点を上記極大点として抽出するか否かを判定する手段とを備えたものであることが好ましい。
Further, when the local maximum point calculation means is for obtaining the local maximum point along the designated line extending in the tomographic plane described in (5) above,
(6) Means for detecting the change point at which the sign of the difference changes by the difference between the scalar quantities of a plurality of points adjacent to each other along the specified line, and the change point Means for correcting the scalar quantity of the change point based on the scalar quantity of the neighboring point, and the change point based on the sign of the difference of the change point when using the scalar quantity corrected for the change point It is preferable to include means for determining whether or not to extract as a maximum point.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置において、上記(1)のグラジェント演算手段として、例えば、
(7)断層面内の互いに異なる2方向に微分する手段
を採用することができる。
(8)また、このグラジェント演算手段は、断層面上に現われた、抽出しようとする輪郭に接する2つの組織それぞれの微分方向の各幅のうち狹い方の幅の0.5倍以上2倍以下の幅の微分フィルタを用いて、2次元的な微分演算を行なうものであることが好ましい。
In the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, as the gradient calculation means of (1), for example,
(7) A means for differentiating in two different directions within the tomographic plane can be employed.
(8) Further, this gradient calculation means is not less than 0.5 times the width of the scooping one of the widths in the differential direction of each of the two tissues in contact with the contour to be extracted appearing on the fault plane. It is preferable that a two-dimensional differential operation is performed using a differential filter having a width less than double.

さらに、上記本発明の第1の超音波診断装置において、
(9)上記(2)の上記スカラ量演算手段は、上記スカラ量として、上記グラジェントの絶対値、その絶対値を変数とする関数、上記グラジェントの断層面上の互いに異なる2方向の各成分それぞれの絶対値の和、その和を変数とする関数からなる群の中から選択される少なくとも1つを求めるものであることが好ましい。
Furthermore, in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention,
(9) The scalar quantity calculation means of (2) may be configured such that, as the scalar quantity, the absolute value of the gradient, a function having the absolute value as a variable, and each of two different directions on the gradient plane of the gradient. It is preferable to obtain at least one selected from the group consisting of a sum of absolute values of components and a function having the sum as a variable.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置において、上記(4)の輪郭抽出手段で輪郭を求めるにあたっては、この輪郭抽出手段が、
(4−1)上記極大点が輪郭上の点である蓋然性を表わす特徴量を求める特徴量演算手段
を備え、その特徴量に基づいて、上記極大点の中から輪郭上の点を抽出し、これら輪郭上の点を結ぶことにより輪郭を求めるものであることが好ましい。
Further, in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the contour is extracted by the contour extracting means of (4), the contour extracting means
(4-1) A feature amount calculating means for obtaining a feature amount indicating the probability that the maximum point is a point on the contour is provided, and a point on the contour is extracted from the maximum point based on the feature amount, It is preferable that the contour is obtained by connecting the points on the contour.

上記特徴量としては、上記(3)の極大点演算手段が上記(5)の要件を満たすものである場合、即ち断層面内に延びる複数の指定線それぞれに沿う方向のスカラ量の変化に基づいて、指定線上に上記極大点を求めるものである場合に、上記特徴量として、
(a)上記極大点の上記スカラ量、ないしそのスカラ量を変数とする関数
(b)上記極大点に対応する点を含む所定領域内に対応する画像データの平均的な値、ないしその平均的な値を変数とする関数
(c)上記指定線に沿うベクトルとその指定線上の極大点のグラジェントとのスカラ積の符号、ないしその符号を表わす数値
(d)互いに異なる第1および第2の指定線上にそれぞれ位置する第1および第2の極大点それぞれのグラジェントどうしの成す角度、ないしその角度を変数とする関数
(e)互いに異なる第1および第2の指定線のうち第1の指定線上に位置する極大点を通りその極大点のグラジェントの方向と直交する方向に延びる直線と第2の指定線との交点と、その第2の指定線上に位置する極大点との距離、ないしその距離を変数とする関数
からなる群の中から選択される少なくとも1つもしくは複数の組合せを含む特徴量を採用することが好ましい。
The feature quantity is based on the change in the scalar quantity in the direction along each of a plurality of designated lines extending in the tomographic plane when the local maximum point calculation means in (3) satisfies the requirement in (5) above. When the maximum point is obtained on the specified line,
(A) the scalar quantity of the local maximum point or a function having the scalar quantity as a variable (b) an average value of image data corresponding to a predetermined area including a point corresponding to the local maximum point, or an average thereof (C) a sign of the scalar product of the vector along the specified line and the gradient of the maximum point on the specified line, or a numerical value (d) representing the sign, The angle between the gradients of the first and second maximum points respectively located on the designated line, or a function having the angle as a variable (e) The first designation of the first and second designated lines different from each other The distance between the intersection of the second specified line and the straight line extending in the direction perpendicular to the gradient direction of the maximum point located on the line and the maximum point located on the second specified line, or That distance It is preferable to employ a feature quantity including at least one or more combinations selected from the group consisting of a function whose variable.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置において、上記(4)の輪郭抽出手段が上記(4−1)の特徴量演算手段を備えた場合に、その輪郭抽出手段が、さらに、
(4−2A)上記特徴量に基づいて、上記極大点の中から、輪郭上に存在する蓋然性を有する輪郭候補点を求める候補点抽出手段
(4−3A)候補点抽出手段で求められた輪郭候補点と、その輪郭候補点に隣接する輪郭上の点との間の距離が所定距離以内の距離である場合に、その輪郭候補点を、輪郭上の点として採用する輪郭点抽出手段
を備えることが好ましい。
In the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the contour extraction unit of (4) includes the feature amount calculation unit of (4-1), the contour extraction unit further includes:
(4-2A) Candidate point extracting means for obtaining a candidate contour point having a probability existing on the contour from the maximum points based on the feature amount (4-3A) The contour obtained by the candidate point extracting means Contour point extraction means for adopting the contour candidate point as a point on the contour when the distance between the candidate point and a point on the contour adjacent to the contour candidate point is within a predetermined distance It is preferable.

もしくは、上記(4)の輪郭抽出手段が上記(4−1)の特徴量演算手段を備えた場合に、その輪郭抽出手段が、さらに、
(4−2B)異なる時刻における同一の断層面を表わす複数のフレームのうちの所定のフレームについて求められた上記特徴量に基づいて、その所定のフレーム内の極大点の中から、輪郭上に存在する蓋然性を有する輪郭候補点を求める候補点抽出手段
(4−3B)候補点抽出手段で求められた上記所定のフレームにおける輪郭候補点と、その輪郭候補点に対応する、上記複数のフレームのうち上記所定のフレームとは異なるフレームにおける輪郭上の点との間の距離が所定距離以内の距離である場合に、その輪郭候補点を、上記所定のフレームにおける輪郭上の点として採用する輪郭点抽出手段
を備えることも好ましい態様である。
Alternatively, when the contour extracting unit (4) includes the feature amount calculating unit (4-1), the contour extracting unit further includes:
(4-2B) Based on the above feature amount obtained for a predetermined frame among a plurality of frames representing the same tomographic plane at different times, it exists on the contour from among the local maximum points in the predetermined frame. Candidate point extracting means (4-3B) for obtaining a contour candidate point having a probability of the contour candidate point in the predetermined frame obtained by the candidate point extracting means, and among the plurality of frames corresponding to the contour candidate point Contour point extraction that adopts the contour candidate point as a point on the contour in the predetermined frame when the distance between the points on the contour in a frame different from the predetermined frame is within a predetermined distance It is also a preferable aspect to provide means.

さらに、上記本発明の第1の超音波診断装置を用いて人体の心臓を被検体とし左心室の輪郭を求める場合に、
(10)断層面上に表われた、左心室と左心房との間に存在する2つの弁それぞれと左心室の隔壁との境界点を検出する弁根元検出手段を備えるとともに、
上記(4)輪郭抽出手段が、上記(4−1)の特徴量演算手段を備え、特徴量に基づいて、その断層面上の、上記境界点どうしを結ぶ領域を除く領域上に輪郭上の点を抽出するものであることも好ましい態様である。
Furthermore, when obtaining the contour of the left ventricle using the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention as the subject of the human heart,
(10) provided with a valve root detecting means for detecting a boundary point between each of the two valves existing between the left ventricle and the left atrium and the septum of the left ventricle appearing on the tomographic plane;
The (4) contour extracting means includes the feature amount calculating means of (4-1), and on the basis of the feature amount, the contour is extracted on an area on the tomographic plane excluding the area connecting the boundary points. It is also a preferred embodiment that the points are extracted.

上記(10)の弁根元検出手段は、具体的には、例えば、上記(4)の輪郭抽出手段が、上記(4−1)の特徴量演算手段、上記(4−2A)の候補点抽出手段、および上記(4−3A)の輪郭点抽出手段を備えたものである場合に、上記(10)の弁根元検出手段を、上記(4−2A)の候補点抽出手段で求められた第1の輪郭候補点と、その第1の輪郭候補点に隣接する輪郭上の点との間の距離が所定距離以内の距離であるとともに、該第1の輪郭候補点と該第1の輪郭候補点に隣接する第2の輪郭候補点との距離が所定距離以上離れた距離であることを判定基準の少なくとも1つとして、その第1の輪郭候補点を上記境界点として抽出する構成とすることができる。   Specifically, the above-mentioned (10) valve root detecting means includes, for example, the above (4) contour extracting means, the above (4-1) feature amount calculating means, and the above (4-2A) candidate point extracting. And the above-mentioned (4-3A) contour point extracting means, the above-mentioned (10) valve root detecting means is obtained by the above-mentioned (4-2A) candidate point extracting means. A distance between one contour candidate point and a point on the contour adjacent to the first contour candidate point is a distance within a predetermined distance, and the first contour candidate point and the first contour candidate The distance from the second contour candidate point adjacent to the point is a distance that is a predetermined distance or more, and the first contour candidate point is extracted as the boundary point as at least one criterion. Can do.

ここで、この弁根元検出手段にいう「所定距離」は上記(4−3A)の輪郭抽出手段にいう「所定距離」とは異なる距離であってもよい。   Here, the “predetermined distance” referred to in the valve root detecting means may be a distance different from the “predetermined distance” referred to in the contour extracting means (4-3A).

あるいは、上記(4)の輪郭抽出手段が、上記(4−1)の特徴量演算手段、上記(4−2B)の候補点抽出手段、および上記(4−3B)の輪郭点抽出手段を備えたものである場合に、上記(10)の弁根元検出手段を、上記(4−3A)の候補点抽出手段で求められた所定のフレームにおける輪郭候補点と、その輪郭候補点に対応する、上記複数のフレームのうち上記所定のフレームとは異なるフレームにおける輪郭上の点との間の距離が所定距離以上離れた距離であることを判定基準の少なくとも1つとして、その輪郭候補点を、上記所定のフレームにおける上記境界点として抽出する構成とすることができる。   Alternatively, the contour extracting unit (4) includes the feature amount calculating unit (4-1), the candidate point extracting unit (4-2B), and the contour point extracting unit (4-3B). The root detection means of (10) above corresponds to the contour candidate points in the predetermined frame obtained by the candidate point extraction means of (4-3A) and the contour candidate points. Among the plurality of frames, the distance between a point on the contour in a frame different from the predetermined frame is a distance that is a predetermined distance or more, and at least one of the determination criteria, the contour candidate point is The boundary point in a predetermined frame can be extracted.

この弁根元検出手段にいう「所定距離」は上記(4−3B)の輪郭点抽出手段にいう「所定距離」とは異なる距離であってもよい。   The “predetermined distance” referred to in the valve root detecting means may be a distance different from the “predetermined distance” referred to in the contour point extracting means (4-3B).

さらに、上記本発明の第1の超音波診断装置は、上記輪郭上の点を直線もしくは曲線でつないだ輪郭線、およびその輪郭の内部と外部を色、輝度もしくは模様で区別した画面のうちの少なくとも一方を表示する輪郭表示手段を備えたものであることが好ましい。   Further, the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention includes a contour line connecting the points on the contour with a straight line or a curve, and a screen in which the inside and the outside of the contour are distinguished by color, brightness, or pattern. It is preferable to include a contour display means for displaying at least one of them.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置は、上記(4)の輪郭抽出手段で抽出された輪郭の内部の面積を求める面積演算手段と、その面積演算手段で求められた面積を表示する面積表示手段とを備えた構成とすることが好ましい。この場合に、上記面積表示手段は、上記面積を、その面積を表わす数字、およびその面積の時間変化を示すグラフのうちの少なくとも一方で表示するものであることが好ましい。   Further, the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention displays an area calculating means for calculating an area inside the contour extracted by the contour extracting means of (4), and an area calculated by the area calculating means. It is preferable to have a configuration including an area display means. In this case, it is preferable that the area display means displays the area at least one of a number representing the area and a graph showing the time change of the area.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置は、上記(4)の輪郭抽出手段で抽出された輪郭の内部の体積を求める体積演算手段と、その体積演算手段で求められた体積表示手段とを備えた構成とすることも好ましい態様である。この場合、上記体積表示手段は、上記面積表示手段と同様に、その体積を、その体積を表わす数字、およびその体積の時間変化を示すグラフのうちの少なくとも一方で表示するものであることが好ましい。   The first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention includes a volume calculation means for obtaining the volume inside the contour extracted by the contour extraction means of (4), and a volume display means obtained by the volume calculation means. It is also a preferable aspect to have a configuration including In this case, like the area display means, the volume display means preferably displays the volume at least one of a number representing the volume and a graph showing the time change of the volume. .

本発明の第2の超音波診断装置は、被検体内で反射した超音波を受信することにより、被検体内に広がる断層面内の各点に対応する画像データを得る超音波診断装置において、
(12)画像データに基づいて被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭演算手段
(13)画像データのグラジェントを、前記断層面内の複数の点について求めるグラジェント演算手段
(14)上記グラジェントの方向に基づいて、上記断層面内に、前記所定の組織を内包する演算有効領域を定める演算有効領域検出手段
を備え、
上記(12)の輪郭演算手段が、上記演算有効領域内部に、上記所定の組織の輪郭を求めるものであることを特徴とする。
The second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains image data corresponding to each point in a tomographic plane extending in a subject by receiving ultrasonic waves reflected in the subject.
(12) Contour calculation means for obtaining the contour of a predetermined tissue in the subject based on the image data (13) Gradient calculation means for obtaining the gradient of the image data for a plurality of points in the tomographic plane (14) Based on the direction of the gradient, the calculation effective area detection means for determining the calculation effective area containing the predetermined tissue in the tomographic plane,
The contour calculating means of (12) is characterized in that the contour of the predetermined tissue is obtained inside the calculation effective area.

ここで、上記本発明の第2の超音波診断装置において、上記(14)の演算有効領域検出手段は、具体的には、例えば断層面内の所定の中心点から発し、その断層面内の、上記グラジェントを求めた点を通って延びる指定線の方向と、そのグラジェントを求めた点におけるグラジェントの方向との成す角度に基づいてその断層面内の各点に対応する画像データを二値化したときの、二値化された画像データの断層面内の分布に基づいて、上記演算有効領域を検出する構成とすることができる。   Here, in the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the calculation effective area detecting means of (14) specifically originates from, for example, a predetermined center point within the tomographic plane, and within the tomographic plane. The image data corresponding to each point in the tomographic plane is based on the angle formed by the direction of the designated line extending through the point where the gradient is obtained and the direction of the gradient at the point where the gradient is obtained. The binarized image data can be configured to detect the calculation effective region based on the distribution in the tomographic plane of the binarized image data.

尚、本発明の第2の超音波診断装置は、本発明の第1の超音波診断装置をそのまま取り込んだ構成とすることができる。その場合の基本的態様としては、本発明の第2の超音波診断装置における上記(12)の輪郭演算手段が、
(12−1)上記グラジェントに対応するスカラ量を、前記断層面内の複数の点について求めるスカラ量演算手段
(12−2)上記スカラ量が極大となる、上記演算有効領域内の複数の極大点を求める極大点演算手段
(12−3)上記複数の極大点に基づいて、上記所定の組織の輪郭を求める輪郭抽出手段
を備えたことを特徴とする。
Note that the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention can be configured to incorporate the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention as it is. As a basic aspect in that case, the contour calculation means of the above (12) in the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention,
(12-1) Scalar amount calculation means for obtaining a scalar amount corresponding to the gradient with respect to a plurality of points in the tomographic plane (12-2) A plurality of points in the calculation effective region in which the scalar amount is maximized Maximum point calculation means for obtaining a maximum point (12-3) A contour point extraction means for obtaining a contour of the predetermined tissue based on the plurality of maximum points.

この(12−3)の輪郭抽出手段は、上記本発明の第1の超音波診断装置における上記(4)の輪郭抽出手段と同様に、上記極大点が輪郭上の点である蓋然性を表わす特徴量を求める特徴量演算手段を備え、その特徴量に基づいて、上記極大点の中から輪郭上の点を抽出し、これら輪郭上の点を結ぶことにより輪郭を求めるものであることが好ましい。   The contour extracting means (12-3) is characterized by the probability that the maximum point is a point on the contour, like the contour extracting means (4) in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. It is preferable that a feature amount calculating means for obtaining a quantity is provided, a point on the outline is extracted from the maximum points based on the feature quantity, and the outline is obtained by connecting the points on the outline.

上記特徴量としては、これも上記本発明の第1の超音波診断装置の場合と同様、上記(12−2)の極大点演算手段が、断層面内に延びる複数の指定線それぞれに沿う方向のスカラ量の変化に基づいて、指定線上に上記極大点を求めるものであり、上記特徴量として、
(a)上記極大点の上記スカラ量、ないしそのスカラ量を変数とする関数
(b)上記極大点に対応する点を含む所定領域内に対応する画像データの平均的な値、ないしその平均的な値を変数とする関数
(c)上記指定線に沿うベクトルとその指定線上の極大点のグラジェントとのスカラ積の符号、ないしその符号を表わす数値
(d)互いに異なる第1および第2の指定線上にそれぞれ位置する第1および第2の極大点それぞれのグラジェントどうしの成す角度、ないしその角度を変数とする関数
(e)互いに異なる第1および第2の指定線のうち第1の指定線上に位置する極大点を通りその極大点のグラジェントの方向と直交する方向に延びる直線と第2の指定線との交点と、その第2の指定線上に位置する極大点との距離、ないしその距離を変数とする関数
からなる群の中から選択される少なくとも1つもしくは複数の組合せを含む特徴量を採用することが好ましい。
As the feature amount, as in the case of the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the maximum point calculation means of (12-2) follows a direction along each of a plurality of designated lines extending in the tomographic plane. Based on the change in the amount of scalar, the maximum point is determined on the specified line.
(A) the scalar quantity of the local maximum point or a function having the scalar quantity as a variable (b) an average value of image data corresponding to a predetermined area including a point corresponding to the local maximum point, or an average thereof (C) a sign of the scalar product of the vector along the specified line and the gradient of the maximum point on the specified line, or a numerical value (d) representing the sign, The angle between the gradients of the first and second maximum points respectively located on the designated line, or a function having the angle as a variable (e) The first designation of the first and second designated lines different from each other The distance between the intersection of the second specified line and the straight line extending in the direction perpendicular to the gradient direction of the maximum point located on the line and the maximum point located on the second specified line, or That distance It is preferable to employ a feature quantity including at least one or more combinations selected from the group consisting of a function whose variable.

また、本発明の第2の超音波診断装置は、本発明の第1の超音波診断装置とは離れた構成とすることもできる。その場合、上記(12)の輪郭演算手段として、例えば、図46を参照して説明した画像データを2値化することにより輪郭を抽出する輪郭演算手段を採用することができる。   In addition, the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention can be configured apart from the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. In that case, as the contour calculation means of (12) above, for example, a contour calculation means for extracting a contour by binarizing the image data described with reference to FIG. 46 can be employed.

また、本発明の上記第2の超音波診断装置が、
(15)上記輪郭を表示する表示手段
を備えることが好ましい。
In addition, the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is
(15) It is preferable to include display means for displaying the contour.

また、上記本発明の第2の超音波診断装置において、
(16)上記輪郭演算手段で求められた輪郭に基づいて算出される誘導量を求める誘導量算出手段
を備えることも好ましい。
In the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention,
(16) It is also preferable to include a guidance amount calculation means for obtaining a guidance amount calculated based on the contour obtained by the contour calculation means.

この場合に、上記(16)の誘導量算出手段が、誘導量として、輪郭内部の面積、輪郭の重心位置、および輪郭内部の体積のうちの少なくとも1つの量を求めるものであることが好ましい。   In this case, it is preferable that the guidance amount calculation means of (16) obtains at least one of the area inside the contour, the center of gravity position of the contour, and the volume inside the contour as the guidance amount.

さらに、上記本発明の第2の超音波診断装置において、上記(16)の誘導量算出手段を備えた場合に、
(17)誘導量、およびその誘導量の複数フレームに亘る変化量のうちの少なくとも一方の量を表示する表示手段を備えることが好ましい。
Furthermore, in the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the guidance amount calculation means of (16) is provided,
(17) It is preferable to include display means for displaying at least one of the induced amount and the amount of change of the induced amount over a plurality of frames.

本発明の第3の超音波診断装置は、被検体内で反射した超音波を受信することにより、被検体内に広がる断層面内の各点に対応する画像データを得る超音波診断装置において、
(18)複数フレームの画像データに基づいて断層面内の複数点の動きを算出する動き算出手段
(19)画像データに基づいて被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭演算手段
(20)動き算出手段で検出された動きに基づいて、輪郭演算手段で求められた輪郭から変形した輪郭を求める輪郭変形手段
を備えたことを特徴とする。
A third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains image data corresponding to each point in a tomographic plane extending in a subject by receiving ultrasonic waves reflected in the subject.
(18) Motion calculation means for calculating the motion of a plurality of points in the tomographic plane based on the image data of a plurality of frames (19) Contour calculation means for calculating the contour of a predetermined tissue in the subject based on the image data (20) It is characterized by comprising contour deformation means for obtaining a contour deformed from the contour obtained by the contour calculation means based on the motion detected by the motion calculation means.

ここで、上記本発明の第3の超音波診断装置において、上記(18)の動き産出手段が、オプティカルフロー法および相互相関法のうちの何れか一方を用いて、上記動きとして、断層面内の2次元の動きベクトルおよび断層面内の所定方向の動きの大きさのうちのいずれか一方を算出するものであることが好ましい。この場合に、上記所定方向として、上記輪郭内部の所定の中心点を起点として断層面内に放射状に延びる複数の指定線の方向を選択することができる。   Here, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the motion producing means of (18) uses the optical flow method or the cross-correlation method as the motion, and moves in the tomographic plane. It is preferable that one of the two-dimensional motion vector and the magnitude of motion in a predetermined direction within the tomographic plane be calculated. In this case, as the predetermined direction, directions of a plurality of designated lines extending radially within the tomographic plane from a predetermined center point inside the contour can be selected.

また、上記(18)の動き算出手段が、断層面内に設定された複数の領域それぞれについて各複数点の動きを算出し、それら複数の領域それぞれについて正確な動きを表わす蓋然性の高い、算出された動きを抽出して、抽出された動きの代表値を、上記複数の領域それぞれについて求めるものであることが好ましい。   Further, the motion calculating means of (18) calculates a motion of each of a plurality of points for each of a plurality of regions set in the tomographic plane, and is highly likely to represent an accurate motion for each of the plurality of regions. It is preferable that a representative value of the extracted motion is obtained for each of the plurality of regions.

また、上記本発明の第3の超音波診断装置が、
(21)画像データに平滑化処理および2値化処理のうちの一方の処理を施す前処理手段を備え、
上記(18)の動き算出手段が、前処理手段により上記一方の処理の施された画像データに基づいて動きを算出するものであることも好ましい態様である。
Further, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention described above,
(21) Preprocessing means for performing one of smoothing processing and binarization processing on the image data is provided,
It is also a preferred aspect that the motion calculation means (18) calculates motion based on the image data subjected to the one process by the preprocessing means.

本発明の第3の超音波診断装置は、本発明の第1の超音波診断装置をそのまま取り込んだ構成、もしくは、本発明の第1の超音波診断装置と本発明の第2の超音波診断装置との双方をそのまま取り込んだ構成とすることができる。その場合の基本的態様としては、本発明の第3の超音波診断装置における上記(19)の輪郭演算手段が、
(19−1)画像データのグラジェントを、断層面内の複数の点について求めるグラジェント演算手段
(19−2)上記グラジェントに対応するスカラ量を、断層面内の複数の点について求めるスカラ量演算手段手段
(19−3)上記スカラ量が極大となる、断層面内の複数の極大点を求める極大点演算手段
(19−4)上記複数の極大点に基づいて、被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭抽出手段を備えたことを特徴とする。
The third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention has a configuration in which the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is incorporated as it is, or the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention and the second ultrasonic diagnostic of the present invention. It is possible to adopt a configuration in which both the apparatus and the apparatus are incorporated as they are. As a basic mode in that case, the contour calculation means of the above (19) in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention,
(19-1) Gradient calculation means for obtaining a gradient of image data for a plurality of points in a tomographic plane (19-2) A scalar for obtaining a scalar quantity corresponding to the gradient for a plurality of points in a tomographic plane Quantity calculation means (19-3) Maximum point calculation means for obtaining a plurality of local maximum points in the tomographic plane where the scalar quantity is maximum (19-4) Based on the plurality of local maximum points, a predetermined value in the subject An outline extracting means for obtaining the outline of the tissue is provided.

また、本発明の第3の超音波診断装置は、本発明の第1の超音波診断装置および本発明の第2の超音波診断装置とは離れた構成とすることもできる。その場合、例えば、本発明の第3の超音波診断装置が、
(22)所定の組織の輪郭上に位置する輪郭点を指定する輪郭点指定用操作子を備え、
上記(19)の輪郭演算手段が、上記輪郭点指定用操作子により指定された輪郭点に基づいて輪郭を求める構成とすることができる。
Further, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention can be configured to be separated from the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention and the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. In this case, for example, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is
(22) a contour point designating operator for designating a contour point located on a contour of a predetermined tissue;
The contour calculation means (19) may be configured to obtain a contour based on the contour point designated by the contour point designating operator.

また、本発明の第3超音波診断装置が、
(23)被検体の心臓の鼓動に同期した鼓動同期信号を得る同期信号獲得手段を備え、
上記(19)の輪郭演算手段が、上記鼓動同期信号に基づいて指定されたフレームについて輪郭を求めるものであることも好ましい態様である。
The third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is
(23) A synchronization signal acquisition means for obtaining a heartbeat synchronization signal synchronized with the heartbeat of the subject,
It is also a preferable aspect that the contour calculating means (19) obtains a contour for a frame designated based on the heartbeat synchronization signal.

さらに、本発明の第3の超音波診断装置が、
(24)複数フレームの画像データを上書き自在に記憶する記憶手段
(25)記憶手段への上書きを禁止するフリーズ手段
を備え、
上記(19)の輪郭演算手段が、上記(25)のフリーズ手段により上書きが禁止されたフリーズ状態における上記(24)の記憶手段に記憶された複数フレームのうちの少なくとも1枚の所定のフレームについて輪郭を求めるものであり、
上記(17)の動き検出手段が、上記フリーズ状態における上記(23)の記憶手段に記憶された複数フレームのうちの上記所定のフレームを除く他のフレームについて動きを算出するものであり、
上記(19)の輪郭変形手段が、上記他のフレームについて、上記輪郭演算手段で求められた輪郭から変形した輪郭を求めるものであることも好ましい態様である。
Furthermore, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is
(24) Storage means for storing a plurality of frames of image data in an overwritable manner (25) A freeze means for prohibiting overwriting to the storage means,
At least one predetermined frame of the plurality of frames stored in the storage means in the above (24) in the freeze state in which the contour calculation means in the above (19) is prohibited from being overwritten by the freeze means in the above (25). Is to seek the contour,
The motion detection means of (17) calculates motion for other frames excluding the predetermined frame among the plurality of frames stored in the storage means of (23) in the frozen state,
It is also a preferable aspect that the contour deforming means of the above (19) obtains a contour deformed from the contour obtained by the contour calculating means for the other frame.

さらに、本発明の第2の超音波診断装置と同様、本発明の上記第3の超音波診断装置が
(25)上記輪郭を表示する表示手段
を備えることも好ましい態様である。
Further, as in the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, it is also preferable that the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention includes (25) display means for displaying the contour.

また、上記本発明の第3の超音波診断装置において、
(26)上記輪郭演算手段で求められた輪郭および上記輪郭変形手段で変形された輪郭のうちの少なくとも一方の輪郭に基づいて算出される誘導量を求める誘導量算出手段
を備えることも好ましい。
In the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention,
(26) It is also preferable to include a guidance amount calculation means for obtaining a guidance amount calculated based on at least one of the contour obtained by the contour calculation means and the contour deformed by the contour deformation means.

この場合に、上記(26)の誘導量算出手段が、誘導量として、輪郭内部の面積、輪郭の重心位置、および輪郭内部の体積のうちの少なくとも1つの量を求めるものであることが好ましい。   In this case, it is preferable that the guidance amount calculation unit of (26) obtains at least one of the area inside the contour, the center of gravity position of the contour, and the volume inside the contour as the guidance amount.

さらに、上記本発明の第3の超音波診断装置において、上記(26)の誘導量算出手段を備えた場合に、
(27)誘導量、およびその誘導量の複数フレームに亘る変化量のうちの少なくとも一方の量を表示する表示手段を備えることが好ましい。
Furthermore, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the guidance amount calculating means of (26) is provided,
(27) It is preferable to include display means for displaying at least one of the induced amount and the amount of change of the induced amount over a plurality of frames.

本発明の第1の超音波診断装置は、上記(1)〜(4)の構成を備えているため、手作業なしで、もしくは例えば断層像表示画面上の一点ないし一本の線分を指定するというような極めて簡単な手作業のみで組織の輪郭の客観的な抽出が可能となる。   Since the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention has the above-described configurations (1) to (4), it designates one point or one line segment on the tomographic image display screen without manual work or for example. It is possible to objectively extract the outline of the tissue only with an extremely simple manual operation.

また、本発明の第1の超音波診断装置において、上記(4)に記載した指定線という概念を取り入れると、スカラ量の極大点を求めるにあたり、その指定線の、上隣接する各点のスカラ量どうしの差分を演算すればよく、極大点を容易に求めることができる。また、これらの指定線として、所定の中心点から放射状に延びる指定線を採用すると、その中心点から放射状に輪郭上の点を捜すことになるため、その輪郭上の点を捜すにあたりどの方向(どの指定線)についても同一のアルゴリズムを採用することができる。   In addition, in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the concept of the designated line described in (4) above is adopted, in obtaining the maximum point of the scalar quantity, the scalars at each point adjacent to the designated line are obtained. It is only necessary to calculate the difference between the quantities, and the maximum point can be easily obtained. In addition, if a specified line extending radially from a predetermined center point is adopted as these specified lines, a point on the contour will be searched radially from the center point, so in which direction ( The same algorithm can be used for any specified line.

また、上記(6)の要件を満足する極大点演算手段を備えた場合は、画像データに含まれるノイズ等により極大点を誤検出してしまう可能性が低減される。   Further, when the local maximum calculation means that satisfies the requirement (6) is provided, the possibility that the local maximum point is erroneously detected due to noise or the like included in the image data is reduced.

また、上記(1)のグラジェント演算手段は、例えば上記(7)に記載した、2次元的な微分を行なう手段をもって構成されるが、この場合、一般に知られている微分フィルタで断層像の例えば縦方向と横方向に微分すればよいため、このグラジェント演算手段が比較的簡単に構成される。   Further, the gradient calculation means (1) is constituted by means for performing two-dimensional differentiation as described in (7) above. In this case, a tomographic image can be obtained by a generally known differential filter. For example, it is sufficient to differentiate in the vertical direction and the horizontal direction, so that this gradient calculation means is configured relatively easily.

またその場合に、上記(8)に記載したように、狹い方の組織の幅の0.5倍以上2倍以下の幅の微分フィルタを採用することが好ましい。   In that case, as described in the above (8), it is preferable to employ a differential filter having a width not less than 0.5 times and not more than twice the width of the scooping tissue.

微分フィルタの幅が0.5倍未満の場合、抽出しようとする輪郭上の点であっても微分値(グラジェントのその微分方向の成分)として小さい値が求められてしまい輪郭をうまく抽出できない場合があり、一方、微分フィルタの幅が2倍を越える場合、輪郭上の点の微分値とその周囲の点の微分値との差が小さく全体としてなだらかな微分値が求められ、輪郭がぼやけてしまうからである。   When the width of the differential filter is less than 0.5 times, even if it is a point on the contour to be extracted, a small value is obtained as a differential value (a component in the differential direction of the gradient) and the contour cannot be extracted well. On the other hand, when the width of the differential filter exceeds twice, the difference between the differential value of the point on the contour and the differential value of the surrounding points is small, and a smooth differential value is obtained as a whole, and the contour is blurred. Because it will end up.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置における上記(2)のスカラ量演算手段は、グラジェントを構成する方向と大きさ(グラジェントの絶対値)のうち、大きさに対応する量であればどのようなものであってもよく、例えば上記(9)に列挙した量のうちのいずれか1つを選択することができる。   In the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the scalar quantity calculating means (2) is an amount corresponding to the magnitude among the direction and magnitude (gradient absolute value) constituting the gradient. Any one may be used, and for example, any one of the quantities listed in the above (9) can be selected.

また、本発明の第1の超音波診断装置は、上記(4)の輪郭抽出手段で輪郭を求めるにあたっては、上述したように、上記極大点が輪郭上の点である蓋然性を表わす特徴量を求める特徴量演算手段を備え、その特徴量に基づいて輪郭を求めるように構成することが好ましく、その場合に上述の(a)〜(e)のうちのいずれか1つもしくはそれらのうちの複数の組合せを、上記特徴量に含ませることが好ましい。上記(a)〜(e)のそれぞれを特徴量としたときの作用は以下のとおりである。
(a)極大点のスカラ量
このスカラ量は、上述したように、その極大点のグラジェントの大きさに対応する量であり、その極大点における画像データの変化の程度を表わしている。組織の輪郭では画像データが大きく変化しており、したがってこのスカラ量を特徴量として採用することができる。
(b)上記極大点に対応する点における画像データの平均的な値
輪郭を挟む2つの組織の画像データの平均的な値は通常大きく異なっている。したがって画像データの値そのものも特徴量として採用することができる。ただし、ここで対応する点とは、極大点から、極大点のグラジェント方向に、その対応する点が属する組織(例えば心筋)の幅の1/2程度離れた点である。平均をとるのは、一点のみの場合ノイズ等の影響により画像データの値が大きく変動する可能性があるからである。
(c)グラジェントどうしのスカラ積の符号
上述したように、輪郭を挟む2つの組織の画像データの平均的な値は通常大きく異なっている。したがってその輪郭部では、グラジェントのベクトル方向は、常に、ある一方の組織からもう一方の組織に向いている。したがって上記符号を特徴量として採用することができる。
(d)角度
輪郭は連続的なものである。したがって例えば近接する指定線上の輪郭点のグラジェントはほぼ同じ向きを向いている。すなわちそれらのグラジェントどうしの角度は小さいものと考えられる。したがってこの角度を特徴量として採用することができる。
(e)距離
上述したように輪郭は連続的なものである。したがって上述した距離が短い方が輪郭上の点である蓋然性が大きいことになる。したがってこの距離を特徴量として採用することができる。
In addition, in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the contour is obtained by the contour extraction means of (4), as described above, the feature amount representing the probability that the maximum point is a point on the contour is used. It is preferable to provide a feature amount calculation means to be obtained and to obtain a contour based on the feature amount. In that case, any one of the above (a) to (e) or a plurality of them It is preferable to include a combination of the above in the feature amount. The operation when each of the above (a) to (e) is used as a feature amount is as follows.
(A) Scalar amount at local maximum point As described above, this scalar amount is an amount corresponding to the gradient of the local maximum point, and represents the degree of change in image data at the local maximum point. The image data greatly changes in the outline of the tissue. Therefore, this scalar quantity can be adopted as the feature quantity.
(B) Average value of the image data at the point corresponding to the maximum point The average value of the image data of the two tissues sandwiching the contour is usually greatly different. Therefore, the value of the image data itself can be adopted as the feature amount. However, the corresponding point here is a point separated from the maximum point in the gradient direction of the maximum point by about ½ of the width of the tissue (for example, myocardium) to which the corresponding point belongs. The reason for taking the average is that the value of the image data may fluctuate greatly due to the influence of noise or the like when there is only one point.
(C) Sign of scalar product between gradients As described above, the average values of the image data of the two tissues sandwiching the contour are usually greatly different. Therefore, in the contour, the vector direction of the gradient is always directed from one tissue to the other. Therefore, the above code can be adopted as a feature amount.
(D) Angle The contour is continuous. Therefore, for example, the gradients of the contour points on the adjacent designated lines are directed in substantially the same direction. That is, the angle between these gradients is considered to be small. Therefore, this angle can be adopted as the feature amount.
(E) Distance As described above, the contour is continuous. Therefore, the probability that the one where the distance mentioned above is short is a point on an outline will be large. Therefore, this distance can be adopted as a feature amount.

また上記本発明の第1の超音波診断装置において、上記(4)の輪郭抽出手段が、上記(4−1)の特徴量演算手段に加え、上記(4−2A)の候補点抽出手段および上記(4−3A)の輪郭点抽出手段を備えた場合、あるいは、上記(4−1)の特徴量演算手段に加え、上記(4−2B)の候補点抽出手段および上記(4−3B)の輪郭点抽出手段を備えた場合、隣接する輪郭点が互いに大きく離れた位置に誤検出されてしまうことが防止され、より高精度な輪郭抽出が行なわれる。   In the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention described above, the contour extracting unit in (4) above includes the candidate point extracting unit in (4-2A) and the feature amount calculating unit in (4-1). In the case where the contour point extracting means (4-3A) is provided, or in addition to the feature amount calculating means (4-1), the candidate point extracting means (4-2B) and the (4-3B) When the contour point extracting means is provided, it is possible to prevent the adjacent contour points from being erroneously detected at positions far apart from each other, and to perform contour extraction with higher accuracy.

また上記本発明の第1の超音波診断装置を用いて人体の心臓を被検体とし左心室の輪郭を求める場合に、上記(10)の弁根元検出手段を備え、断層上の、2つの弁の根本どうしを結ぶ領域を除く領域上に輪郭上の点を抽出すると、すなわち、換言すれば、2つの弁の根本どうしを結ぶ領域内にもし輪郭上の点と思われる点が抽出されてもその点は輪郭上の点とは見なさずに棄却するように構成すると、弁の動きによる誤った輪郭が抽出されることが防止され、より信頼性の高い輪郭抽出が可能となる。   When the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention is used to obtain the contour of the left ventricle using the human heart as the subject, the valve root detecting means (10) is provided, and two valves on the tomography are provided. If a point on the contour is extracted on the region excluding the region connecting the roots of the two points, that is, if a point considered to be a point on the contour is extracted within the region connecting the two valve roots If the point is rejected without being regarded as a point on the contour, it is possible to prevent an erroneous contour from being extracted due to the movement of the valve, and to perform contour extraction with higher reliability.

上記(10)の弁根元検出手段としては、上記(4−2A)および(4−3A)、ないしは、上記(4−2B)および(4−3B)と同様に、隣接する輪郭候補点が所定距離を越えて離れているか否かを判定基準の少なくとも1つとして弁の根元に位置する境界点を抽出する手段を採用することができる。   As the valve root detecting means of (10) above, adjacent contour candidate points are predetermined as in (4-2A) and (4-3A) or (4-2B) and (4-3B) above. It is possible to employ a means for extracting a boundary point located at the root of the valve with at least one of the determination criteria as to whether or not the distance is exceeded.

また、上記本発明の第1の超音波診断装置は、上記輪郭表示手段を備えて、上記のようにして求めた輪郭を示す輪郭線や輪郭の内外を識別できるような画像を表示したり、その輪郭内部の面積や体積を求めて、その面積や体積を表示することにより、観察、診断に有効な情報をわかりやすい形で提供することができる。面積ないし体積を表示するにあたっては、その面積ないし体積を数字で表示してもよいが、その面積ないし体積の時間変化を示すグラフを表示すると、心臓の鼓動等による組織の伸縮の様子が一目でわかり、一層有効である。   Further, the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention includes the contour display means, and displays an image that can identify the contour line indicating the contour obtained as described above and the inside and outside of the contour, By obtaining the area and volume inside the contour and displaying the area and volume, information effective for observation and diagnosis can be provided in an easily understandable form. When displaying the area or volume, the area or volume may be displayed as a number, but when a graph showing the temporal change of the area or volume is displayed, the expansion and contraction of the tissue due to the heartbeat etc. can be seen at a glance. It is clear and more effective.

本発明の第2の超音波診断装置は、上記(12)〜(14)の構成を備え、演算有効領域内部に輪郭を求めるものであるため、例えば図46を参照して説明した方法において、概略の領域3を人が指定する必要がなく、例えば心臓の拡張,収縮等により不要な領域が含まれた必要な領域が外れたりするような、人が概略の領域3を指定した場合の問題が解決され、輪郭が正確に求められる。   Since the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention has the above-described configurations (12) to (14) and obtains the contour inside the calculation effective region, for example, in the method described with reference to FIG. A problem when a person designates the general area 3 in which a necessary area including an unnecessary area is removed due to expansion or contraction of the heart, for example. Is solved, and the contour is accurately obtained.

また、本発明の第2の超音波診断装置は、上記のように、演算有効領域内に輪郭を求めるものであるため、この第2の超音波診断装置を、グラジェントに対応するスカラ量の極大点に基づいて輪郭を検出する本発明の第1の超音波診断装置に適用した場合、演算有効領域から外れた位置に輪郭点と思われる点が検出されてもこれを輪郭点とは見なさずに棄却し、その演算有効領域内部にのみ輪郭点を求めることにより、より高精度な輪郭抽出が可能となる。   Further, as described above, the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention obtains a contour in the calculation effective region as described above. Therefore, the second ultrasonic diagnostic apparatus is used with a scalar quantity corresponding to the gradient. When applied to the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention for detecting a contour based on a local maximum point, even if a point considered to be a contour point is detected at a position outside the calculation effective region, this is regarded as a contour point. The outline extraction with higher accuracy is possible by rejecting the calculation and obtaining the outline point only within the calculation effective area.

本発明の第2の超音波診断装置における上記(14)の演算有効領域検出手段としては、断層面内の所定の中心点から発し、その断層面内の、上記グラジェントを求めた点を通って延びる指定線の方向と、そのグラジェントを求めた点におけるグラジェントの方向との成す角度に基づいてその断層面内の各点に対応する画像データを二値化したときの、二値化された画像データの断層面内の分布に基づいて、上記演算有効領域を検出する手段を採用することができ、その場合、特に左心室の輪郭を抽出する場合に、その左心室を確実に取り込んだ演算有効領域が定められる。したがって左心室の輪郭が高精度に抽出される。   In the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the calculation effective area detecting means of (14) starts from a predetermined center point in the tomographic plane and passes through the point in the tomographic plane where the gradient is obtained. Binarization when the image data corresponding to each point in the tomographic plane is binarized based on the angle between the direction of the specified line extending and the gradient direction at the point where the gradient was obtained Based on the distribution in the tomographic plane of the image data, a means for detecting the calculation effective area can be employed. In this case, particularly when extracting the contour of the left ventricle, the left ventricle is reliably captured. The calculation effective area is determined. Therefore, the contour of the left ventricle is extracted with high accuracy.

また、本発明の第3の超音波診断装置は、上記(18)〜(20)の構成を備えているため、各フレーム毎に初めから輪郭を求める演算を行うことなく、あるフレームについて求められた輪郭を断層面内の複数点の動きに応じて変形することにより、複数の一連のフレームについての各輪郭が求められる。尚、輪郭を変形するにあたっては、輪郭演算手段で求められた輪郭を直接変形してもよく、あるいはその輪郭が変形された輪郭をさらに変形してもよい。   In addition, since the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention has the above-described configurations (18) to (20), it is obtained for a certain frame without performing an operation for obtaining the contour from the beginning for each frame. Each contour for a plurality of series of frames is obtained by deforming the contour according to the movement of a plurality of points in the tomographic plane. In deforming the contour, the contour obtained by the contour calculating means may be directly deformed, or the contour obtained by deforming the contour may be further deformed.

この、断層面内の各点の動きは、例えばオプティカルフロー法ないし相互層間法を採用して求めることができる。   The movement of each point in the tomographic plane can be obtained by employing, for example, an optical flow method or a mutual interlayer method.

以下に、オプティカルフロー法、および相互相関法について説明する。   The optical flow method and the cross correlation method will be described below.

[オプティカルフロー法]
オプティカルフロー法は、動画像の見掛け上の速度場を算出する方法である。詳細は、古賀、三池編著「パソコンによる動画像処理」(森北出版)に詳しい。今、断層面上の空間座標を(x,y)、時間をtで表現し、画像上の輝度をP(
x,y,t)と表現すると、輝度変化の無い移動は、次式で表現される。
[Optical flow method]
The optical flow method is a method for calculating an apparent velocity field of a moving image. Details are detailed in Koga, edited by Miike, “Moving Image Processing Using a Personal Computer” (Morita Kita Publishing). Now, the spatial coordinates on the tomographic plane are represented by (x, y), the time is represented by t, and the luminance on the image is represented by P (
When expressed as x, y, t), movement without a change in luminance is expressed by the following equation.

P(x,y,t)=P(x+δx,y+δy,t+δt) ……(1)
ここで、右辺をテーラー展開し、2次以降を無視すると、次式が成立する。
P (x, y, t) = P (x + δx, y + δy, t + δt) (1)
Here, if the right side is Taylor-expanded and the second and subsequent orders are ignored, the following expression is established.

Figure 0003696616
Figure 0003696616

上式において、Px,Pyはx,y方向の空間的な勾配、Ptは時間的な勾配、u,vは算出したいオプティカルフロー速度である。(2)式を解くには、更に1つ以上の拘束条件が必要となる。拘束条件の与え方によって、算出される速度(u,v)の精度が決定されるが、この拘束条件の与え方自体は、本発明の根幹に直接関連しないので、代表的な方式を以下に示す。   In the above equation, Px and Py are spatial gradients in the x and y directions, Pt is a temporal gradient, and u and v are optical flow velocities to be calculated. To solve the equation (2), one or more constraint conditions are further required. The accuracy of the calculated speed (u, v) is determined depending on how the constraint is given. However, since the method of giving the constraint itself is not directly related to the basis of the present invention, a typical method is described below. Show.

画像が空間的に滑らか、即ち、空間的変化を最小にするには、
(∂u/∂x)2+(∂u/∂y)2+(∂v/∂x)2+(∂v/∂y)2
→min. ……(3)
という条件を加え、次式の誤差関数が最小になるようにオプティカルフローを決定する。
In order for the image to be spatially smooth, i.e. to minimize spatial variation,
(∂u / ∂x) 2 + (∂u / ∂y) 2 + (∂v / ∂x) 2 + (∂v / ∂y) 2
→ min. ...... (3)
The optical flow is determined so that the error function of the following equation is minimized.

E=∬[{Px・u+Py・v+Pt}2
+α2{ux2+uy2+vx2+vy2}]dxdy ……(4)
但し、ux=∂u/∂x、uy=∂u/∂y、vx=∂v/∂x、
vy=∂v/∂yである。
E = ∬ [{Px · u + Py · v + Pt} 2
+ Α 2 {ux 2 + uy 2 + vx 2 + vy 2 }] dxdy (4)
However, ux = ∂u / ∂x, ui = ∂u / ∂y, vx = ∂v / ∂x,
vy = ∂v / ∂y.

(4)式を拘束条件とすることで、算出される速度(u,v)は空間的に十分滑らかであって、しかも、(2)式を満たす値となる。αは、(2)式と(3)式との相対的な重みを与えるものである。   By using the expression (4) as a constraint condition, the calculated speed (u, v) is spatially sufficiently smooth and satisfies the expression (2). α gives a relative weight between the equations (2) and (3).

変分法により、以下のような偏微分連立方程式を得る。   The following partial differential simultaneous equations are obtained by the variational method.

Figure 0003696616
Figure 0003696616

上式を解けば、オプティカルフロー速度(u,v)を得ることができる。   If the above equation is solved, the optical flow velocity (u, v) can be obtained.

また、別の拘束条件として、局所領域S内で、オプティカルフローが略一定という条件を与え、領域S内に含まれる空間座標(i,j)内において、次式の最小化を考える。   Further, as another constraint condition, a condition that the optical flow is substantially constant in the local region S is given, and minimization of the following expression is considered in the spatial coordinates (i, j) included in the region S.

E=ΣΣ[Px(i,j,k)u+Py(i,j,k)v
+Pt(i,j,k)]2 ……(6)
この場合、∂E/∂u=0,∂E/∂v=0の条件により、速度成分は、次式のように算出される。
E = ΣΣ [Px (i, j, k) u + Py (i, j, k) v
+ Pt (i, j, k)] 2 (6)
In this case, the speed component is calculated as follows by the conditions of ∂E / ∂u = 0 and ∂E / ∂v = 0.

Figure 0003696616
Figure 0003696616

尚、ここでは、二次元的なオプティカルフロー速度を算出したが、断層面内の所定の一次元方向に関してのみ、オプティカルフロー速度を算出してもよい。   Although the two-dimensional optical flow velocity is calculated here, the optical flow velocity may be calculated only for a predetermined one-dimensional direction in the tomographic plane.

[相互相関法]
相互相関法に関しては、相互相関係数をr(m,n)としたとき、例えば、
[Correlation method]
Regarding the cross-correlation method, when the cross-correlation coefficient is r (m, n), for example,

Figure 0003696616
Figure 0003696616

を算出しても良いし、画像を予め2値化し、2値化した画像データQ(i,j,t)に関して以下のような値を算出してもよい。 Or the following values may be calculated for the binarized image data Q (i, j, t).

r(m,n)=ΣΣQ(i,j,t)Q(i+m,j+n,t+Δt)
……(9)
相互相関関数r(m,n)の中で、最大値を検索すれば、その時のm,nが動きに対応する。また、所定方向のみの動きを求める場合は、上記の二次元相関関数を一次元にすれば、一次元的な動きを算出することができる。
r (m, n) = ΣΣQ (i, j, t) Q (i + m, j + n, t + Δt)
...... (9)
If the maximum value is searched for in the cross-correlation function r (m, n), m and n at that time correspond to the movement. Further, when obtaining a motion only in a predetermined direction, a one-dimensional motion can be calculated by making the two-dimensional correlation function one-dimensional.

尚、オプティカルフロー法、相互相関法のいずれにおいても、所定方向のみの動きを求める場合、輪郭内部の所定の中心点を起点として断層面内に放射状に延びる複数の指定線の各方向を採用すると、一次元の演算で、輪郭の動きを高精度に知ることができる。この場合において、上記「所定の中心点」は、オペレータが入力してもよく、あるいは既に輪郭が求められたフレームの、輪郭内部の重心等を求め、その重心等を上記所定の中心点として採用してもよい。   In addition, in both the optical flow method and the cross-correlation method, when obtaining a motion only in a predetermined direction, adopting each direction of a plurality of specified lines extending radially within the tomographic plane starting from a predetermined center point inside the contour. The movement of the contour can be known with high accuracy by a one-dimensional calculation. In this case, the “predetermined center point” may be input by the operator, or the center of gravity inside the contour of the frame whose contour has already been determined is obtained, and the center of gravity is adopted as the predetermined center point. May be.

また、上記(18)の動き算出手段が、断層面内に設定された複数の領域それぞれについて各複数点の動きを算出し、それら複数の領域それぞれについて正確な動きを表わす蓋然性の高い、算出された動き抽出して、抽出された動きの代表値を、上記複数の領域それぞれについて求めるものである場合、断層面内の各領域の正確な動きが求められ、輪郭を正確に変形することができる。   Further, the motion calculating means of (18) calculates a motion of each of a plurality of points for each of a plurality of regions set in the tomographic plane, and is highly likely to represent an accurate motion for each of the plurality of regions. In the case where the representative value of the extracted motion is obtained for each of the plurality of regions, the accurate motion of each region in the tomographic plane is obtained, and the contour can be accurately deformed. .

また、上記本発明の第3の超音波診断装置において、上記(21)の前処理手段を備えると、上記(18)の動き算出手段において、より正確な、もしくはより簡単な演算で動きが求められる。この場合特に、動き算出手段がオプティカルフロー法により動きを求めるものである場合に、前処理手段として平滑化処理を施す前処理手段を採用することにより、より正確な動きが求められる。また、動き算出手段が、相互相関法により、動きを求めるものである場合に、二値化処理を施す前処理手段を採用することにより前述の(9)式に示すように、演算が簡単となり、動きがより高速に求められる。   Further, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when the preprocessing means of (21) is provided, the movement calculation means of (18) obtains a movement with more accurate or simpler calculation. It is done. In this case, in particular, when the motion calculation means is for obtaining a motion by the optical flow method, a more accurate motion is obtained by adopting a preprocessing means for performing a smoothing process as the preprocessing means. In addition, when the motion calculation means obtains a motion by the cross-correlation method, the calculation is simplified as shown in the above equation (9) by adopting a pre-processing means for performing binarization processing. , Movement is required more quickly.

また、上記本発明の第3の超音波診断装置において、上記(19)の輪郭演算手段が、上記(19−1)〜(19−4)の、グラジェント演算手段、スカラ量演算手段、極大点演算手段、輪郭抽出手段を備えたものである場合、これら(19−1)〜(19−4)の各手段は、本発明の第1の超音波診断装置の上記(1)〜(4)の各手段と同一であり、このように、本発明の第3の超音波診断装置は、本発明の第1の超音波診断装置をそのまま取り込んだ構成とすることができる。ただし、本発明の第3の超音波診断装置では、複数のフレームが存在する場合に、すべてのフレーム1つずつについて本発明の第1の超音波診断装置における手法と同様にして輪郭を求めるのではなく、あるフレームについて第1の超音波診断装置と同様にして輪郭を求め、他のフレームについては、その輪郭を変形することによりそのフレームについての輪郭を求めるように演算される。   Further, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the contour calculation means of (19) is the gradient calculation means, scalar quantity calculation means, maximum of the above (19-1) to (19-4). When the point calculation means and the contour extraction means are provided, each of these means (19-1) to (19-4) is the above (1) to (4) of the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. Thus, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention can be configured to incorporate the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention as it is. However, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, when there are a plurality of frames, the outline is obtained for each of the frames in the same manner as in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. Instead, the contour is obtained for a certain frame in the same manner as the first ultrasonic diagnostic apparatus, and the other frames are calculated so as to obtain the contour for the frame by deforming the contour.

尚、本発明の第1の超音波診断装置における手法と同様の手法を用いて輪郭を求める場合において、本発明の第2の超音波診断装置における手法と同様にして、輪郭を求める領域を演算有効領域内に限定してもよい。この場合、本発明の第3の超音波診断装置に、本発明の第1および第2の超音波診断装置の双方が取り込まれたことになる。   In the case of obtaining the contour using the same method as that in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the region for calculating the contour is calculated in the same manner as in the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. You may limit within an effective area | region. In this case, both the first and second ultrasonic diagnostic apparatuses of the present invention are incorporated into the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention.

さらに、上記本発明の第3の超音波診断装置においては、上記第1の超音波診断装置および上記第2の超音波診断装置の構成とは離れた構成とし、例えば、上記(22)の輪郭点指定用操作子を備えた構成としてもよい。このとき、上記(19)の輪郭演算手段では、輪郭点指定用操作子の操作により入力された輪郭点どうしを例えばスプライン関数でなめらかに結ぶことにより輪郭を求めてもよく、入力された輪郭点の数が多いときは、輪郭演算手段は、特に実質的な演算なしに、例えばそれらの輪郭点を単純に折れ線で結ぶこと等により輪郭を求めてもよく、あるいは、それら手動,半手動的に入力された輪郭を、例えば上記(19−1)〜(19−4)からなる輪郭演算手段により求めた輪郭を加味して修正するように構成してもよい。本発明にいう輪郭演算手段は、これらの態様をすべて包含する概念を表わしている。   Further, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the configuration is separated from the configurations of the first ultrasonic diagnostic apparatus and the second ultrasonic diagnostic apparatus, for example, the contour of (22) above. It is good also as a structure provided with the operator for point specification. At this time, the contour calculation means of (19) may obtain the contour by smoothly connecting the contour points input by the operation of the contour point designating operator, for example, with a spline function. When there is a large number of contours, the contour computing means may obtain the contours by, for example, simply connecting the contour points with a broken line without any substantial computation, or manually or semi-manually. You may comprise so that the input outline may be corrected in consideration of the outline calculated | required by the outline calculating means which consists of said (19-1)-(19-4), for example. The contour calculation means referred to in the present invention represents a concept including all these aspects.

また、本発明の第3の超音波診断装置において、上記(23)の同期信号獲得手段を備え、上記(19)の輪郭演算手段が鼓動同期信号に基づいて指定されたフレームについて輪郭を求めるものである場合、鼓動に同期した、輪郭を正確に求めることのできるフレームを指定してそのフレームについて輪郭を求め、鼓動に同期した他のフレームについては、輪郭を求めたフレームの輪郭を変形してそのフレームの輪郭を求めるようにすることができ、初期値として正確な輪郭が求められることから、すべてのフレームについて一層正確な輪郭が求められる。   Further, the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention comprises the synchronization signal acquisition means of (23) above, and the contour calculation means of (19) obtains an outline for a frame designated based on the heartbeat synchronization signal. If this is the case, specify the frame that can accurately determine the outline synchronized with the heartbeat, obtain the outline for that frame, and for other frames synchronized with the heartbeat, modify the outline of the frame for which the outline was obtained. Since the contour of the frame can be obtained and an accurate contour is obtained as an initial value, a more accurate contour is obtained for all frames.

上記鼓動同期信号としては、例えば、心電図波形信号、ドプラ波形信号等を採用することができる。   As the heartbeat synchronization signal, for example, an electrocardiogram waveform signal, a Doppler waveform signal, or the like can be employed.

さらに、本発明の第3の超音波診断装置において、上記(24),(25)の記憶手段,フリーズ手段を備え、フリーズ状態にある複数フレーム中の、あるフレームについて輪郭を求め、他のフレームについては輪郭を変形することによりそのフレーム輪郭を求めるようにしてもよい。このときには、輪郭が正しく求められなかった場合にその輪郭を手動で変更する等の細かな作業や、各フレームの輪郭をゆっくりとレビューする等の細かな観察が可能となる。   Further, in the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the storage means and the freeze means of (24) and (25) are provided, the contour is obtained for a certain frame among the plurality of frames in the freeze state, and the other frames As for the frame contour, the frame contour may be obtained by deforming the contour. At this time, when the contour is not obtained correctly, it is possible to perform fine work such as manually changing the contour, or fine observation such as slowly reviewing the contour of each frame.

本発明の第2の超音波診断装置ないし本発明の第3の超音波診断装置では、上記第1の超音波診断装置と同様、例えば上記(15),(25)の表示手段で輪郭が表示され、あるいは、上記(16),(26)の誘導量、例えば輪郭内部の面積、輪郭の重心位置、輪郭内部の体積等、あるいはそれらの誘導量の複数フレームに亘る変化量が上記(17),(27)の表示手段で表示される。   In the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention to the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the outline is displayed by the display means (15) and (25), for example, as in the first ultrasonic diagnostic apparatus. Alternatively, the guidance amounts (16) and (26), for example, the area inside the contour, the position of the center of gravity of the contour, the volume inside the contour, etc., or the amount of change of these guidance amounts over a plurality of frames are the above (17). , (27).

尚、輪郭内部の体積の算出手法は特定の手法に限定されるものではないが、例えば、輪郭を円もしくは楕円で近似し、その円もしくは楕円を回転させたときの球もしくは回転楕円体の体積を求めてもよく、あるいは、輪郭を複数の直方体の積層で近似し、各立方体を回転させたときの各円板の体積の総和を求めてもよい。   The method for calculating the volume inside the contour is not limited to a specific method. For example, the volume of a sphere or spheroid when the contour is approximated by a circle or an ellipse and the circle or ellipse is rotated. Alternatively, the outline may be approximated by a stack of a plurality of rectangular parallelepipeds, and the total volume of each disk when each cube is rotated may be obtained.

以上説明したように、本発明によれば、オペレータによる手作業なしで、あるいは簡単な手作業のみで、組織の輪郭を客観的に抽出することができる。   As described above, according to the present invention, the outline of a tissue can be objectively extracted without a manual operation by an operator or only with a simple manual operation.

また、本発明の第2の超音波診断装置によれば、演算有効領域を定めることにより、組織の輪郭を一層正確に抽出することができる。   In addition, according to the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, it is possible to extract the tissue contour more accurately by determining the calculation effective region.

また、本発明の第3の超音波診断装置によれば、あるフレームについて求められた輪郭を断層面内の複数点の動きに応じて変形することにより、各フレーム毎に輪郭を求める演算を初めから行なうことなく、一連の複数のフレームについての各輪郭が求められる。   Further, according to the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the contour obtained for a certain frame is deformed according to the movement of a plurality of points in the tomographic plane, thereby calculating the contour for each frame first. The contours for a series of frames are obtained without performing the above.

以下、本発明の実施例について説明する。   Examples of the present invention will be described below.

先ず、本発明の第1の超音波診断装置の実施例について説明する。尚、超音波診断装置の基本構成については広く知られているため、ここでは、超音波診断装置の基本構成自体についての図示および説明は省略する。   First, an embodiment of the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention will be described. Since the basic configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus is widely known, the illustration and description of the basic configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus are omitted here.

図1は、本発明の第1の超音波診断装置の一実施例における、輪郭を抽出して表示するフローを示した図、図2は所定の中心点(X0,Y0)から放射状に延びる複数(この例では16本)の指定線を示す図である。   FIG. 1 is a diagram showing a flow of extracting and displaying an outline in an embodiment of the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, and FIG. 2 is a plurality of radially extending from a predetermined center point (X0, Y0). It is a figure which shows (16 in this example) designation | designated line.

先ず被検体内に超音波を送信し被検体内で反射して戻ってきた超音波を受信することにより被検体内の断層像を表わす画像データを得る。以下、画像データと画像とを特に区別せずに、画像データを画像ないし断層像と称することがある。   First, image data representing a tomographic image in the subject is obtained by transmitting the ultrasonic wave into the subject and receiving the ultrasonic wave reflected and returned in the subject. Hereinafter, the image data may be referred to as an image or a tomographic image without particularly distinguishing the image data from the image.

次に超音波診断装置の画像メモリにある断層像を、画面の横方向、縦方向共に読み出して微分フィルタをかける。それらが、グラジェントのx,y成分である。これをグラジェント演算手段と称する。   Next, the tomographic image in the image memory of the ultrasonic diagnostic apparatus is read out in both the horizontal and vertical directions of the screen and applied with a differential filter. These are the x and y components of the gradient. This is referred to as a gradient calculation means.

グラジェントを求める際、微分フィルタの幅は、心筋厚みの半分以上2倍以内が望ましい。なぜなら、心筋の半分以下の幅だと弱い境界が強調できずに、グラジェントの大きさを表示すると切れ切れの画像になってしまい、また、心筋の2倍以上の幅だと、輪郭付近におけるグラジェントの大きさの変化がなだらかとなり、ピークが平たくなってしまう。その結果、いずれの場合も境界を特定するのが難しくなるからである。   When obtaining the gradient, the width of the differential filter is preferably not less than half and not more than twice the thickness of the myocardium. This is because if the width is less than half of the myocardium, the weak boundary cannot be emphasized, and if the gradient size is displayed, the image will be cut off. The change in the size of the gent becomes gentle and the peak becomes flat. As a result, it is difficult to specify the boundary in any case.

次に、スカラ量演算手段において、スカラ量(グラジェントの大きさ)を求める。グラジェントの大きさとしては、グラジェントのx成分の2乗とy成分の2乗との和つまりグラジェントの絶対値、或いは、その和の平方根つまりグラジェントの絶対値、或いはx成分とy成分の絶対値の和などが考えられる。   Next, the scalar quantity calculating means obtains the scalar quantity (gradient magnitude). The magnitude of the gradient is the sum of the square of the x component and the square of the y component, that is, the absolute value of the gradient, or the square root of the sum, that is, the absolute value of the gradient, or the x component and y. The sum of the absolute values of the components can be considered.

次に、図2に示すように、手作業で入力した中心点(X0,Y0)、あるいは予め指定されている中心点(X0,Y0)から、各指定線に沿って放射線状に走査して、その各指定線上でグラジェントの大きさの差分をとることによりグラジェントの大きさの極大点を検出する(極大点演算手段)。その差分の符号がプラスからマイナスに変化した点が、極大点である。その際、グラジェントの大きさがなだらかな変化をしていると、ひとつの山で複数の極大点を抽出してしまう。そこで、差分の符号が変化したときに、その前後のデータの平均値で置き換えてもう一度符号を確かめてみることで、代表的な極大点を選ぶことができる。この詳細については後述する。   Next, as shown in FIG. 2, the center point (X0, Y0) input manually or the center point (X0, Y0) designated in advance is scanned radially along each designated line. Then, the maximum point of the gradient size is detected by taking the difference of the gradient size on each specified line (maximum point calculation means). The point where the sign of the difference changes from plus to minus is the maximum point. At that time, if the size of the gradient changes gently, multiple maxima are extracted from one mountain. Therefore, when the sign of the difference changes, a representative local maximum point can be selected by replacing it with the average value of the data before and after that and checking the sign again. Details of this will be described later.

上記方法で抽出した極大点は、1本の線上で幾つも見つかるのが普通であるため、輪郭上の点として最適なものを選ぶ必要がある。そこで、輪郭抽出手段において、各極大点について、いくつかの特徴量を演算し、それらの特徴量を総合することにより各極大点毎に総合的な特徴量を演算し、その総合的な特徴量に基づいて極大点の中から輪郭上の点(輪郭点)を抽出する(輪郭抽出手段)。特徴量の例については後述する。   Since many local maximum points extracted by the above method are usually found on a single line, it is necessary to select an optimum point on the contour. Therefore, in the contour extraction means, several feature values are calculated for each local maximum point, and the total feature amount is calculated for each local maximum point by combining those feature amounts, and the total feature amount is calculated. Based on the above, a point on the contour (contour point) is extracted from the local maximum points (contour extraction means). An example of the feature amount will be described later.

上記のようにして輪郭点が求まったら、それらを直線あるいは曲線で繋いで、輪郭を表示する(輪郭表示手段)。   When the contour points are obtained as described above, the contour points are connected by straight lines or curves to display the contour (contour display means).

上記輪郭点、直線、曲線、輪郭等から、面積を求める手段もいくつか考えられる。例えば、隣合う2つの輪郭点と中心点を結んだ3角形の面積を積和して、求める方法等である。   Some means for obtaining the area from the contour points, straight lines, curves, contours and the like are also conceivable. For example, there is a method of finding the product by summing up the area of a triangle connecting two adjacent contour points and the center point.

以下、上記の各手段の詳細について説明する。   Details of each of the above means will be described below.

図3(A),(B)は、グラジェント演算手段の各例を示す図、図4は微分フィルタを示す図である。   3A and 3B are diagrams showing examples of gradient computing means, and FIG. 4 is a diagram showing a differential filter.

図4(A)は、横方向(これをX方向とする)の一次元微分フィルタの演算子であり、図4(B)は、その微分フィルタをグラフ化した図である。このような、幅dにわたって一定の傾きをもった微分演算子を断層像に作用させることにより、断層像を横方向(X方向)に微分した画像を得ることができる。   FIG. 4A is an operator of a one-dimensional differential filter in the horizontal direction (this is assumed to be the X direction), and FIG. 4B is a graph of the differential filter. By applying such a differential operator having a certain inclination over the width d to the tomographic image, an image obtained by differentiating the tomographic image in the lateral direction (X direction) can be obtained.

図3(A)に示すグラジェント演算手段では、図4(A),(B)に示す形状の横微分フィルタ、およびその横微分フィルタを90°回転させて縦向きにした形状の縦微分フィルタにより断層像全面が縦横にそれぞれ微分される。その各微分により得られた画像のうち、横方向(X方向)に微分した画像については縦方向(Y方向)に移動平均され、縦方向(Y方向)に微分した画像については横方向(X方向)に移動平均される。   In the gradient calculation means shown in FIG. 3 (A), the horizontal differential filter having the shape shown in FIGS. 4 (A) and 4 (B), and the vertical differential filter having a shape in which the horizontal differential filter is rotated 90 degrees to be vertically oriented. Thus, the entire tomographic image is differentiated vertically and horizontally. Of the images obtained by each differentiation, an image differentiated in the horizontal direction (X direction) is moving averaged in the vertical direction (Y direction), and an image differentiated in the vertical direction (Y direction) is horizontal (X Moving average).

これは、微分しただけでは断層像に含まれるノイズ等により微分値が大きく変動するため、移動平均を行うことにより、その変動を押さえるものである。このような演算により、断層像の各点のグラジェントの、X成分Gx ,Y成分Gy が求められる。   This is because the differential value largely fluctuates due to noise or the like included in the tomographic image only by differentiating, and thus the fluctuation is suppressed by performing a moving average. By such calculation, the X component Gx and the Y component Gy of the gradient of each point of the tomographic image are obtained.

図3(B)に示すグラジェント演算手段は、移動平均を先に行い、その後微分演算を行うものであり、このように移動平均と微分演算は順序が逆になってもよい。   The gradient calculation means shown in FIG. 3 (B) performs the moving average first and then performs the differential calculation. Thus, the order of the moving average and the differential calculation may be reversed.

図4(C),(D)は、それぞれ、X方向に微分するとともにY方向に平均化操作を行う微分演算子、および、Y方向に微分するとともにX方向に平均化操作を行う微分演算子を示した図である。   4C and 4D are respectively a differential operator that differentiates in the X direction and performs an averaging operation in the Y direction, and a differential operator that differentiates in the Y direction and performs an averaging operation in the X direction. FIG.

微分演算と移動平均を分けて別々に行うことに代えて、このような微分平均化演算子を断層像に作用させてもよい。   Instead of performing the differential operation and the moving average separately, such a differential averaging operator may be applied to the tomographic image.

図5は、断層像上の各点(X,Y)の画像データの値をグラフ化して示した模式図である。図5(A)は、微分演算前の画像データ、図5(B)〜(D)は微分演算後の画像データを示している。   FIG. 5 is a schematic diagram showing the values of the image data of each point (X, Y) on the tomographic image as a graph. FIG. 5A shows image data before differential calculation, and FIGS. 5B to 5D show image data after differential calculation.

図5(A)に示すようにX方向に値の変化した画像データをX方向に微分する場合を考える。このとき、図4(B)に示す微分フィルタの幅dが狭すぎると、図5(B)に示すように、左心室と心筋との輪郭の画像データがなだらかに変化している点では小さい値の微分データしか得られず、一方、幅dが広すぎると図5(D)のように微分のピークがはっきりしなくなってしまう。本発明者による実験では、微分フィルタの幅dを、ここで求めようとする輪郭を挾んで接する左心室と心筋とのうち幅の狭い心筋の幅の0.5倍以上2倍以下に選ぶことにより、図5(C)に示すような適切な微分データが得られることが判明した。   Consider a case in which image data whose value has changed in the X direction is differentiated in the X direction as shown in FIG. At this time, if the width d of the differential filter shown in FIG. 4B is too narrow, it is small in that the image data of the contour of the left ventricle and the myocardium changes gently as shown in FIG. 5B. Only differential data of values can be obtained. On the other hand, if the width d is too wide, the differential peak is not clear as shown in FIG. In the experiment by the present inventor, the width d of the differential filter is selected to be not less than 0.5 times and not more than twice the width of the narrow myocardium of the left ventricle and the myocardium that touch the contour to be obtained here. Thus, it was found that appropriate differential data as shown in FIG.

本実施例では、一例として断層像として640×480ドット、1ドットあたり8ビット(256階調)の画像が取り込まれ、図4に示す微分データの幅(ドット数2n+1)として、心筋の厚みとほぼ同じ21ドットが選択される。図4(C),(D)に示すように、本実施例では、移動平均の幅も2n+1=21(ドット)が選ばれている。   In this embodiment, as an example, an image of 640 × 480 dots and 1 bit (256 gradations) is captured as a tomographic image, and the width of the differential data (number of dots 2n + 1) shown in FIG. Almost the same 21 dots are selected. As shown in FIGS. 4C and 4D, in this embodiment, 2n + 1 = 21 (dots) is selected as the moving average width.

図6(A)〜(C)は、スカラ量演算手段の各例を示す図である。   FIGS. 6A to 6C are diagrams showing examples of the scalar quantity calculation means.

図6(A)は、グラジェントのX成分Gx ,Y成分Gy がそれぞれ二乗されてGx2,Gy2が求められ、それらが加算されてさらに平方根が演算され、グラジェントの絶対値(Gx2+Gy2)1/2 が算出される。   In FIG. 6A, the gradient X component Gx and Y component Gy are squared to obtain Gx2 and Gy2, and these are added to further calculate the square root to obtain the absolute value of the gradient (Gx2 + Gy2) 1 / 2 is calculated.

図6(B)は、図6(A)と比べ平方根演算が省かれており、グラジェントの2乗、すなわちGx2+Gy2が算出される。   In FIG. 6B, the square root calculation is omitted as compared with FIG. 6A, and the square of the gradient, that is, Gx2 + Gy2 is calculated.

また図6(C)では、グラジェントのX成分Gx ,Y成分Gy それぞれの絶対値|Gx |,|Gy |が算出され、それらが互いに加算され、|Gx |+|Gy |が算出される。   In FIG. 6C, the absolute values | Gx | and | Gy | of the gradient X component Gx and Y component Gy are calculated and added together to calculate | Gx | + | Gy |. .

ここに各例を示すように、本発明にいうスカラ量としては、グラジェントの大きさに対応する種々の演算量を採用することができる。   As shown in each example here, as the scalar quantity referred to in the present invention, various computation quantities corresponding to the magnitude of the gradient can be adopted.

図7は、極大点演算手段におけるデータ処理を示すフローチャート、図8はその説明図である。   FIG. 7 is a flowchart showing data processing in the local maximum point calculation means, and FIG. 8 is an explanatory diagram thereof.

この極大点演算手段では、先ず、スカラ量演算手段で算出されたグラジェントの大きさを参照し、図2に示す各指定線に沿って放射状に差分をとり、差分値の正負の変化を見てグラジェントの大きさが極大となる位置、すなわち、グラジェントの大きさの差分の符号が正から負になる位置を検出し、これにより、左心室の輪郭上にあると考えられる極大点の候補点を抽出する。しかし、グラジェントの大きさがばらつくと、あきらかに輪郭上の点ではない点まで候補点として選ばれるという問題がある。そこで、グラジェントの大きさの差分値が正から負に変化したとき、その変化により抽出された候補点について、その前後の点のグラジェントの大きさの差分値の平均値をその候補点の新たな差分値として置き換えた上でもう一度正負の判定を行い、そのときにも再度符号の変化が検出された場合だけ、候補点として抽出する。   In this local maximum point calculation means, first, referring to the magnitude of the gradient calculated by the scalar quantity calculation means, a difference is taken radially along each specified line shown in FIG. Thus, the position where the gradient magnitude becomes maximum, that is, the position where the sign of the difference in gradient magnitude changes from positive to negative is detected, and thus the maximum point considered to be on the left ventricular contour is detected. Candidate points are extracted. However, when the gradient varies, there is a problem that points that are not clearly points on the contour are selected as candidate points. Therefore, when the difference value of the gradient magnitude changes from positive to negative, for the candidate points extracted by the change, the average value of the gradient magnitude difference values of the points before and after the candidate point is calculated. After replacing with a new difference value, positive / negative determination is performed again, and only when a change in sign is detected again at that time, it is extracted as a candidate point.

例えば、図8において、Anはグラジェントの大きさ、Sn=An+1−Anはグラジェントの大きさの差分である。A5は、S4とS5の符号が異なるので、極大点の候補点として一旦抽出されるが、S5’=(S4+S6)/2と置き換えると、S4とS5’は同符号となるため、この候補点は極大点としては抽出しない。一方、A8は、S7とS8の符号が異なり、S8=(S7+S9)/2としても、S7とS8’は異符号となるため極大点として抽出する。 For example, in FIG. 8, A n is the gradient magnitude, and S n = A n + 1 −A n is the gradient magnitude difference. A 5 is extracted once as a candidate point for the maximum point because the signs of S 4 and S 5 are different, but if S 5 ′ = (S 4 + S 6 ) / 2 is substituted, S 4 and S 5 ′ are Since it has the same sign, this candidate point is not extracted as a maximum point. On the other hand, A 8 have different sign of S 7 and S 8, S 8 = as (S 7 + S 9) / 2, S 7 and S 8 'is extracted as the maximum point for the opposite sign.

図9は、輪郭抽出手段において求められる各種の特徴量を示す図である。   FIG. 9 is a diagram showing various feature amounts obtained by the contour extracting means.

輪郭抽出手段では左心室の輪郭を抽出するにあたり、上記のようにして抽出した極大点それぞれについて、図示のように、『A:大きさ』、『B:平均値』、『C:内外判定』、『D:角度差』、『E:距離』の5つの個々の特徴量が求められ、それら特徴量どうしが乗算され、各極大点それぞれについての各総合的な特徴量が算出される。   When extracting the contour of the left ventricle in the contour extraction means, “A: size”, “B: average value”, “C: inside / outside determination” for each of the maximum points extracted as described above. , “D: angle difference” and “E: distance” are obtained, and these feature quantities are multiplied by each other to calculate each total feature quantity for each local maximum point.

特徴量『A:大きさ』は、グラジェントの大きさを言い、ここでは、例えば、図6(B)に示す演算子に従って演算された、グラジェントの絶対値の2乗Gx 2+Gy 2を採用する。 The feature quantity “A: size” refers to the magnitude of the gradient. Here, for example, the square of the absolute value of the gradient G x 2 + G y calculated according to the operator shown in FIG. 6B. 2 is adopted.

図10は、特徴量『B:平均値』を算出するための演算ブロック図である。   FIG. 10 is a calculation block diagram for calculating the feature quantity “B: average value”.

ここでは、断層像がX方向,Y方向双方について、微分フィルタの幅d(図4(B)参照)と同じ21ドット分について画像データが移動平均され、平均値Bが求められる。この移動平均の順序は、図10(A)に示すようにX方向について先に行ってもよく、図10(B)に示すようにY方向について先に行ってもよい。   Here, for both the X direction and the Y direction of the tomographic image, the image data is subjected to moving average for 21 dots which is the same as the width d of the differential filter (see FIG. 4B), and the average value B is obtained. The order of the moving averages may be performed first in the X direction as shown in FIG. 10A, or may be performed first in the Y direction as shown in FIG.

即ち、各画素について、下記(10)式に示すようにその周囲のX方向±10ドット,Y方向±10ドット分の画像データが加算される。   That is, for each pixel, as shown in the following equation (10), the surrounding image data for ± 10 dots in the X direction and ± 10 dots in the Y direction are added.

Figure 0003696616
Figure 0003696616

尚、数学的には平均値は上式を画素数で割り算する必要があるが、演算を行う画素数が固定であることから、データ処理上は加算値は平均値と等価であり、ここでは計算量を下げるため、画素数での割り算は省略されている。   Mathematically, the average value needs to be divided by the number of pixels in the above equation. However, since the number of pixels to be calculated is fixed, the added value is equivalent to the average value in data processing. In order to reduce the amount of calculation, division by the number of pixels is omitted.

図11は、特徴量『C:内外判定』の演算の説明図である。   FIG. 11 is an explanatory diagram of the calculation of the feature amount “C: inside / outside determination”.

ここでは極大点のグラジェントベクトル(Gx,Gy)と、中心点(X0,Y0)(図2参照)から極大点の位置(X,Y)へ向う方向ベクトル(X−X0,Y−Y0)との内積(スカラ積)の正負により、中心点(X0,Y0)から見てグラジェントベクトルが内向きか外向きかの判定が行われる。 Here, the gradient vector (G x , G y ) of the maximal point and the direction vector (X-X0, Y-) from the center point (X0, Y0) (see FIG. 2) to the position (X, Y) of the maximal point. Whether the gradient vector is inward or outward as viewed from the center point (X0, Y0) is determined based on whether the inner product (scalar product) is positive or negative.

すなわち、
(内積)=(X−X0)・Gx+(Y−Y0)・Gy ……(11)
を算出し、
(内積)>0ならば図11(A)に示すように外向きなので、特徴量C=1とし、
(内積)≦0ならば図11(B)に示すように内向きなので、特徴量C=0とする。
That is,
(Inner product) = (X−X0) · G x + (Y−Y0) · G y (11)
To calculate
If (inner product)> 0, it is outward as shown in FIG.
If (inner product) ≦ 0, it is inward as shown in FIG.

最終的には、総合的な特徴量を求めるために個々の特徴量全てを掛け合せるので、内向きのグラジェントベクトルを持つ点は、棄却されることになる。これは、心筋の、左心室側の内壁のみを輪郭として抽出し、心筋の外壁を輪郭として抽出しないためである。   Eventually, all the individual feature quantities are multiplied in order to obtain a total feature quantity, so that a point having an inward gradient vector is rejected. This is because only the inner wall of the myocardium on the left ventricle side is extracted as a contour, and the outer wall of the myocardium is not extracted as a contour.

図12は、特徴量Cを求めるための演算ブロック図である。   FIG. 12 is a calculation block diagram for obtaining the feature amount C.

極大点の座標(X,Y)と中心の座標(X0,Y0)との差分(X−X0,Y−Y0)が求められ、そのX成分X−X0,Y成分Y−Y0とグラジェントのX成分Gx ,Y成分Gy がそれぞれ乗算されて互いに加算され、その符号が判定され、その符号がプラスならばグラジェントは外向きなのでC=1,その符号がマイナスならばグラジェントは内向きなのでC=0が出力される。   The difference (X−X0, Y−Y0) between the coordinates (X, Y) of the local maximum point and the coordinates (X0, Y0) of the center is obtained, and the gradient of the X component X−X0, Y component Y−Y0 The X component Gx and the Y component Gy are multiplied and added to each other, and their signs are determined. If the sign is positive, the gradient is outward C = 1, and if the sign is negative, the gradient is inward. C = 0 is output.

図13は、特徴量『D:角度差』の演算の説明図である。   FIG. 13 is an explanatory diagram of the calculation of the feature amount “D: angle difference”.

ここでは、図2に示す放射状の複数の指定線について順次演算を行っていくものとし、図13(A)に示すように、前回の指定線上の輪郭点のグラジェントベクトルG1=(Gx1,Gy1)と、今回の指定線上の各極大点#1〜#5のグラジェントベクトルG2=(Gx2,Gy2)との成す角度dθを計算する。輪郭線上の隣り合う2点の稜線の方向はほぼ同じであると考えられるため、ここでは角度差dθが小さいほど値の大きくなる特徴量Dを出力とする。 Here, it is assumed that the calculation is performed sequentially for a plurality of radial designated lines shown in FIG. 2, and as shown in FIG. 13A, the gradient vector G1 = (G x1,. An angle dθ formed by G y1 ) and the gradient vector G2 = (G x2 , G y2 ) of each local maximum point # 1 to # 5 on the specified line is calculated. Since the directions of two adjacent ridgelines on the contour line are considered to be substantially the same, here, the feature quantity D, which increases in value as the angle difference dθ decreases, is output.

ここで、図13(B)に示すように、グラジェントの角度をそれぞれθ1とθ2とすると、グラジェントベクトルはそれぞれ、
G1=|G1|exp(jθ1)
G2=|G2|exp(jθ2)
となる。但しjは虚数単位を表わす。ここで、G1の複素共役をG2に掛け合せると、
G1*・G2=|G1|exp(−jθ1)×|G2|exp(jθ2)
=|G1||G2|exp(j(θ2−θ1)
したがって
Here, as shown in FIG. 13B, if the gradient angles are θ1 and θ2, respectively, the gradient vectors are
G1 = | G1 | exp (jθ1)
G2 = | G2 | exp (jθ2)
It becomes. However, j represents an imaginary unit. Here, when the complex conjugate of G1 is multiplied by G2,
G1 * · G2 = | G1 | exp (−jθ1) × | G2 | exp (jθ2)
= | G1 || G2 | exp (j (θ2-θ1)
Therefore

Figure 0003696616
Figure 0003696616

となる。但し*は複素共役を表わす。 It becomes. However, * represents a complex conjugate.

一方、グラジェントベクトルは、
G1=Gx1+jGy1
G2=Gx2+jGy2
であるから、
G1*・G2=(Gx1−jGy1)(Gx2+jGy2)
=Gx1・Gx2+Gy1・Gy2
+j(Gxl・Gy2−Gx2・Gy1)
となり、G1*・G2の実数成分と虚数成分は、それぞれ、
Real(G1*・G2)=Gx1・Gx2+Gy1・Gy2
Imag(G1*・G2)=Gx1・Gy2−Gx2・Gy1
であることが分かる。これより、求めたい角度dθは、
On the other hand, the gradient vector is
G1 = Gx1 + jGy1
G2 = Gx2 + jGy2
Because
G1 * .G2 = (Gx1-jGy1) (Gx2 + jGy2)
= Gx1, Gx2 + Gy1, Gy2
+ J (Gxl · Gy2−Gx2 · Gy1)
The real component and imaginary component of G1 * · G2 are
Real (G1 * · G2) = Gx1 · Gx2 + Gy1 · Gy2
Imag (G1 * · G2) = Gx1 · Gy2−Gx2 · Gy1
It turns out that it is. From this, the desired angle dθ is

Figure 0003696616
Figure 0003696616

となる。 It becomes.

特徴量Dは、図13(C)に示すように角度差dθが0ならば最大値πをとり、角度差dθがπあるいは−πに近づくにしたがって0に近づくように次式で定義する。   As shown in FIG. 13C, the feature quantity D is defined by the following equation so that the maximum value π is taken when the angle difference dθ is 0, and it approaches 0 as the angle difference dθ approaches π or −π.

D=π−|dθ| ……(14)
図14は、特徴量Dを求めるための演算ブロック図である。
D = π− | dθ | (14)
FIG. 14 is a calculation block diagram for obtaining the feature amount D.

X=Gx1×Gx2+Gy1×Gy2
Y=Gx1×Gy2−Gx2×Gy2
が演算され、
dθ=atan(Y/X)
が演算され、これにより(13)式に従った角度dθが求められる。
X = Gx1 * Gx2 + Gy1 * Gy2
Y = Gx1 * Gy2-Gx2 * Gy2
Is calculated,
dθ = atan (Y / X)
Thus, the angle dθ according to the equation (13) is obtained.

図15は、特徴量『E:距離』の演算の説明図である。   FIG. 15 is an explanatory diagram of the calculation of the feature amount “E: distance”.

図15(A)に示すように、前回の指定線上の輪郭点の位置(X1,Y1)から、その輪郭点のグラジェントに対し直角方向に延ばした線と、今回の指定線との交点(Xr,Yr)から、今回の指定線上の各極大点の位置までの距離drをそれぞれ求め、距離drが短いほど値の大きくなる特徴量Eを出力とする。例えば図15(A)では#2の極大点の距離drが一番短いので、#2の極大点の特徴量Eが一番大きな値をとることになる。   As shown in FIG. 15 (A), the intersection of the current designated line with the line extending in the direction perpendicular to the gradient of the contour point from the position (X1, Y1) of the contour point on the previous designated line ( Xr, Yr), the distance dr to the position of each local maximum point on the specified line is obtained, and the feature quantity E, the value of which increases as the distance dr becomes shorter, is output. For example, in FIG. 15A, since the distance dr of the local maximum point # 2 is the shortest, the feature amount E of the local maximum point # 2 takes the largest value.

まず、基準となる長さすなわち、中心点(X0,Y0)と交点(Xr,Yr)との距離rを求める。   First, a reference length, that is, a distance r between the center point (X0, Y0) and the intersection point (Xr, Yr) is obtained.

図15(B)において、(X0,Y0)は放射状線分の中心点、(X1,Y1)は前回の指定線の輪郭点、(Gx,Gy)はその輪郭点のグラジェントベクトル、(Xr,Yr)は、今回の指定線と、前回の指定線上の輪郭点を通ってその輪郭点のグラジェントに直交する直線との交点、θは、X軸を基準としたときの今回の指定線の角度である。(Xr,Yr)から(X1,Y1)へ向う太線のベクトルのX成分とY成分の比Rを式で表わすと、   In FIG. 15B, (X0, Y0) is the center point of the radial line segment, (X1, Y1) is the contour point of the previous designated line, (Gx, Gy) is the gradient vector of the contour point, (Xr , Yr) is the intersection of the current designated line and the straight line that passes through the contour point on the previous designated line and is orthogonal to the gradient of the contour point, and θ is the current designated line with respect to the X axis. Is the angle. When the ratio R of the X component and the Y component of the vector of the thick line from (Xr, Yr) to (X1, Y1) is expressed by an equation:

Figure 0003696616
Figure 0003696616

である。 It is.

この式を変形して、
−Gx(X1−X0−rcosθ)=Gy(Y1−Y0−rsinθ)
r(Gxcosθ−Gysinθ)=Gx(X1−X0)
+Gy(Y1−Y0)
したがって、
By transforming this equation,
−Gx (X1−X0−rcos θ) = Gy (Y1−Y0−rsin θ)
r (Gxcos θ−Gysin θ) = Gx (X1−X0)
+ Gy (Y1-Y0)
Therefore,

Figure 0003696616
Figure 0003696616

となる。基準となる交点の座標(Xr,Yr)は、
Xr=X0+rcosθ,
Yr=Y0+rsinθ ……(16)
と表わすことができる。
It becomes. The coordinates (Xr, Yr) of the reference intersection are
Xr = X0 + rcos θ,
Yr = Y0 + rsinθ (16)
Can be expressed as

この座標からの距離drをそれぞれの極大点(X,Y)について求めると、
dr={(X−Xr)2+(Y−Yr)21/2 …… (17)
となる。この場合は#2の候補点が一番近い点と考えられる。
When the distance dr from this coordinate is determined for each local maximum point (X, Y),
dr = {(X−Xr) 2 + (Y−Yr) 2 } 1/2 (17)
It becomes. In this case, the candidate point # 2 is considered to be the closest point.

特徴量Eは、距離が所定ドット数dr0(例えばdr0=20(ドット))長くなる毎に、図15(C)に示すように出力値が半減するような指数関数とした。すなわち特徴量Eは、   The feature amount E is an exponential function such that the output value is halved as shown in FIG. 15C every time the distance becomes longer by a predetermined number of dots dr0 (for example, dr0 = 20 (dots)). That is, the feature quantity E is

Figure 0003696616
Figure 0003696616

図16は、距離rおよび交点の座標(Xr,Yr)を求めるための演算ブロック図、図17は、距離drを求めるための演算ブロック図である。 FIG. 16 is a calculation block diagram for obtaining the distance r and the coordinates (Xr, Yr) of the intersection, and FIG. 17 is a calculation block diagram for obtaining the distance dr.

図16に示すように、ここには、中心点の座標(X0,Y0)、前回の指定線上の輪郭点の座標(X1,Y1)とその輪郭点のグラジェント(Gx,Gy)、および今回の指定線の角度θが入力され、
A=Gx(X1−X0)+Gy(Y1−Y0)
B=Gxcosθ−Gysinθ
が演算され、
r=A/B
が演算され、これにより(15)式に従う距離rが求められる。
As shown in FIG. 16, here, the coordinates of the center point (X0, Y0), the coordinates (X1, Y1) of the contour point on the previous designated line and the gradient (Gx, Gy) of the contour point, and the current time The angle θ of the specified line is input,
A = Gx (X1-X0) + Gy (Y1-Y0)
B = Gx cos θ−Gysin θ
Is calculated,
r = A / B
Is calculated, and the distance r according to the equation (15) is obtained.

さらに、この距離rにcosθ,sinθがそれぞれ乗算され、X0,Y0がそれぞれ加算されて、(16)式に示す、
r=X0+rcosθ
r=Y0+rsinθ
が求められる。
Furthermore, this distance r is multiplied by cos θ and sin θ, respectively, and X0 and Y0 are added, respectively, as shown in equation (16).
X r = X0 + r cos θ
Y r = Y0 + rsinθ
Is required.

次に図17に示すように、上記のようにして求めた交点の座標(Xr,Yr)と今回の指定線上の極大点の座標(X,Y)とを入力して、(17)式に示す、
dr={(X−Xr)2+(Y−Yr)21/2
が求められる。この距離drは、さらに(18)式に従って変換され、特徴量Eが求められる。
Next, as shown in FIG. 17, the coordinates (Xr, Yr) of the intersection point obtained as described above and the coordinates (X, Y) of the local maximum point on the specified line are input, and the equation (17) is entered. Show,
dr = {(X−Xr) 2 + (Y−Yr) 2 } 1/2
Is required. This distance dr is further converted in accordance with equation (18) to obtain the feature quantity E.

上記のようにして求めた特徴量A〜Eは、図9に示すようにそれらの全てが乗算され、各極大点毎に総合的な特徴量Nが算出される。尚、総合的な特徴量Nを算出するに当り、上述の各特徴量A〜Eのいずれかを省いてもよく、もしくは、他の特徴量をも加味してもよい。   The feature amounts A to E obtained as described above are multiplied by all of them as shown in FIG. 9, and a comprehensive feature amount N is calculated for each local maximum point. In calculating the comprehensive feature quantity N, any one of the above-described feature quantities A to E may be omitted, or other feature quantities may be taken into account.

図18は、上記のようにして算出した総合的な特徴量Nに基づいて、各指定線毎に輪郭点を1つずつ抽出するための回路ブロック図である。   FIG. 18 is a circuit block diagram for extracting one contour point for each designated line based on the total feature amount N calculated as described above.

この図において、nは、各指定線毎に極大点に付した番号を示す。   In this figure, n indicates the number assigned to the maximum point for each designated line.

ある1本の指定線について、極大点の座標(Xn,Yn)とその極大点の特徴量Nnが順次入力される。特徴量Nnは比較器11とセレクタ12の双方に入力される。この比較器11及びセレクタ12には、レジスタ13に格納された値も入力され、比較器11ではそれらが比較される。その比較結果はセレクタ12に制御信号として入力され、セレクタ12からは、比較器11で比較された2つの値のうち大きい値が通過し、レジスタ13に格納される。   For one specified line, the coordinates (Xn, Yn) of the local maximum point and the feature quantity Nn of the local maximum point are sequentially input. The feature amount Nn is input to both the comparator 11 and the selector 12. The values stored in the register 13 are also input to the comparator 11 and the selector 12, and the comparator 11 compares them. The comparison result is input as a control signal to the selector 12, and a larger value of the two values compared by the comparator 11 passes from the selector 12 and is stored in the register 13.

また、極大点の座標(Xn,Yn)はセレクタ14に入力され、このセレクタ14にはレジスタ15に格納された座標値も入力され、比較器11における比較結果に応じてレジスタ15の内容が今回の座標(Xn,Yn)に更新され、あるいはレジスタ15の前回の内容が保持される。   Further, the coordinates (Xn, Yn) of the local maximum point are input to the selector 14, and the coordinate value stored in the register 15 is also input to the selector 14, and the contents of the register 15 are changed according to the comparison result in the comparator 11 this time. The coordinates (Xn, Yn) are updated or the previous contents of the register 15 are held.

このようにして1本の指定線上の極大点の座標(Xn,Yn)とその極大点の特徴量Nnを順次入力し終わると、レジスタ15にはその指定線上の複数の極大点のうち最大の特徴量を有する極大点の座標(X,Y)が格納され、その最大の特徴量を有する極大点が輪郭点として抽出される。   When the coordinates (Xn, Yn) of the local maximum point on one designated line and the feature value Nn of the local maximum point are sequentially input in this way, the register 15 has the maximum of the local maximum points on the designated line. The coordinates (X, Y) of the maximum point having the feature amount are stored, and the maximum point having the maximum feature amount is extracted as a contour point.

上記のようにして1本の指定線上に最大の特徴量を有する極大点を抽出した後、その抽出された極大点と、その1本の指定線に隣接する指定線上において、同様にして抽出され既に確定した輪郭点との距離を算出しその距離が所定距離以上離れた大きな距離である場合、すなわち、輪郭線は連続したものであるにも拘らず、その抽出された極大点が、それに隣接する指定線上の輪郭点に連続していると見なすことのできる距離を越えて離れている場合に、その抽出された極大点を輪郭点とすることを止め、その1本の指定線上において、特徴量がその抽出された極大点の次に大きい極大点をもう1度抽出し直し、上記と同様な判定を行ない、これを必要に応じて繰り返すことにより、所定距離以内の極大点を輪郭点として抽出するようにしてもよい。このように構成した場合、輪郭線をより高精度に抽出することができる。   After extracting the maximum point having the maximum feature amount on one designated line as described above, the extracted maximum point and the designated line adjacent to the one designated line are extracted in the same manner. When the distance to the already determined contour point is calculated and the distance is a large distance that is more than a predetermined distance, that is, the extracted local maximum point is adjacent to it even though the contour line is continuous. When the distance is beyond the distance that can be considered to be continuous with the contour point on the designated line, the extracted maximum point is stopped as a contour point, and the feature on the one designated line The maximum point next to the extracted maximum point is extracted again, the same determination as above is performed, and this is repeated as necessary, so that the maximum point within a predetermined distance is used as the contour point. Like to extract Good. When comprised in this way, an outline can be extracted with higher precision.

尚、最初の1本の指定線上の輪郭点を求めるときは、その最初の1本の指定線上に、他の極大点と比べ突出した大きな値の特徴量を持つ極大点が存在する場合はその極大点を輪郭点として確定し、その後上記手法に従って順次隣接する指定線上の輪郭点を定めてもよく、あるいは、最初の1本の指定線については、特徴量が最大の極大点を表示画面上に表示してオペレータにその極大点が輪郭上に存在するか否かを判定させ、輪郭上に存在しない旨判定されたときは特徴量が次に大きい極大点を表示画面上に表示するシーケンスを繰り返してその最初の1本の指定線上の輪郭点を求めてもよく、あるいは、その最初の1本の指定線上の輪郭点は、上記のような特徴量の演算を行なうことなく、オペレータにその輪郭点を指定させてもよい。   When finding the contour point on the first specified line, if there is a local maximum point on the first specified line that has a large feature value compared to the other local maximum points, The maximum point may be determined as the contour point, and then the contour point on the adjacent designated line may be determined sequentially according to the above method. Alternatively, for the first one designated line, the maximum point with the maximum feature amount is displayed on the display screen. And the operator determines whether or not the local maximum point exists on the contour. When it is determined that the local maximum point does not exist on the contour, a sequence for displaying the local maximum point having the next largest feature amount on the display screen is displayed. The contour point on the first specified line may be obtained repeatedly, or the contour point on the first specified line may be calculated by the operator without performing the above feature amount calculation. An outline point may be designated.

また、異なる時刻における同一の断層面を表わす複数のフレームの間では、あるフレーム(前回のフレーム)について輪郭点が確定した後、次のフレーム(今回のフレーム)について、上記のようにして各極大点についての特徴量を求め、各指定線について最大の特徴量を有する極大点を求め、これら2つのフレームを重ねたときの同一の指定線上の、既に確定している前回のフレーム上の輪郭点と、今回のフレームについて求められた最大の特徴量を有する極大点との間の距離を求め、その距離が所定距離以内にあるか否かに応じて、それぞれ、その最大の特徴量を有する極大点を輪郭点として確定させ、あるいは、その最大の特徴量を有する極大点を棄却してその指定線上の、次に大きな値の特徴量を有する極大点を求めるシーケンスを繰り返すようにしてもよい。このように構成した場合も、輪郭線をより高精度に抽出することができる。尚、最初のフレームの輪郭点の確定のさせ方の手法については、上記と同様、種々の手法の中からその手法を選択することができる。   Also, between a plurality of frames representing the same tomographic plane at different times, after a contour point is determined for a certain frame (previous frame), each local maximum is determined as described above for the next frame (current frame). Find the feature value for the point, find the local maximum point with the maximum feature value for each designated line, and on the same designated line when these two frames are overlapped, the contour points on the previous frame that have already been established And the maximum point having the maximum feature amount obtained for the current frame, and depending on whether or not the distance is within a predetermined distance, the maximum having the maximum feature amount, respectively. A sequence that either determines a point as a contour point, or rejects the maximum point with the largest feature value and finds the maximum point with the next largest feature value on the specified line. It may be returned Ri. Even in such a configuration, the contour line can be extracted with higher accuracy. As for the method for determining the contour point of the first frame, the method can be selected from various methods as described above.

上記のようにして大きな特徴量を有する極大点を棄却していった結果、所定距離以内に適当な極大点が見い出せなかったときは、さらにその隣りの指定線上の輪郭点とを直線で結び、その直線とその極大点が見い出せなかった指定線との交点を見つけ、その交点をその指定線上の輪郭点として定めてもよく、あるいは、その指定線上には輪郭点は存在しないものとして、確定した輪郭点のみに基づいた輪郭を定めてもよい。   As a result of rejecting the maximal point having a large feature amount as described above, when an appropriate maximal point cannot be found within a predetermined distance, the contour point on the adjacent designated line is further connected with a straight line, The intersection of the straight line and the designated line where the local maximum point could not be found may be found, and the intersection may be defined as a contour point on the designated line, or it is determined that there is no contour point on the designated line. An outline based only on the outline point may be determined.

また、輪郭抽出の精度を低下させる原因の1つに、左心室と左心房との間の弁の存在を挙げることができる。この弁が存在することによる輪郭抽出の精度低下を防止する手法として、上記の距離の大小を判定する手法を用いることができる。   One of the causes for reducing the accuracy of contour extraction is the presence of a valve between the left ventricle and the left atrium. As a method for preventing a decrease in the accuracy of contour extraction due to the presence of this valve, the above-described method for determining the magnitude of the distance can be used.

図19は、弁の存在による、輪郭抽出精度の低下を防止する手法の1つを示す図である。図19(A)〜(C)のそれぞれにおいて、+は中心点を示す。   FIG. 19 is a diagram illustrating one technique for preventing a decrease in contour extraction accuracy due to the presence of a valve. In each of FIGS. 19A to 19C, + indicates a center point.

先ず上述のようにして各指定線上に、図19(A)に示すような輪郭候補点が求められたものとし、隣接する候補点どうしの距離が所定距離以内にあるか否かを判定する。その結果、図19(B)に示すように、2つの弁のそれぞれの根元に対応する両端の候補点が求められ、それら両端の候補点に挟まれた領域の候補点は棄却され、その領域を除く領域に存在する候補点のみが有効とされる。そこで、図19(C)に示すように、本実施例では、その両端の候補点どうしの間を直線で結び、輪郭としての閉曲線を完成させる。   First, it is assumed that contour candidate points as shown in FIG. 19A are obtained on each designated line as described above, and it is determined whether or not the distance between adjacent candidate points is within a predetermined distance. As a result, as shown in FIG. 19B, candidate points at both ends corresponding to the roots of the two valves are obtained, and candidate points in the region sandwiched between the candidate points at both ends are rejected, and the region Only candidate points existing in the area excluding are valid. Therefore, as shown in FIG. 19C, in this embodiment, the candidate points at both ends are connected by a straight line to complete a closed curve as an outline.

こうすることにより、弁の存在による、輪郭抽出の精度低下が防止される。   By doing so, it is possible to prevent a decrease in contour extraction accuracy due to the presence of the valve.

図20は、弁の存在による、輪郭抽出精度の低下を防止するもう1つの手法を示す図である。   FIG. 20 is a diagram illustrating another method for preventing a decrease in contour extraction accuracy due to the presence of a valve.

ここでは、同一の指定線上における、前回のフレームの候補点(図20(A))と今回のフレームの候補点(図20(B))との間の距離を調べ、その距離が所定距離以内にあるか否かを判定し、所定距離以上離れた候補点は棄却される(図20(C))。このようにして、図19の場合と同様に、正しい輪郭が求められる(図20(D))。   Here, the distance between the previous frame candidate point (FIG. 20A) and the current frame candidate point (FIG. 20B) on the same designated line is examined, and the distance is within a predetermined distance. The candidate points that are more than a predetermined distance away are rejected (FIG. 20C). In this way, a correct contour is obtained as in FIG. 19 (FIG. 20D).

図21は、上述のようにして求めた各指定線上の輪郭点を結ぶことにより求めた左心室の輪郭を示す図である。   FIG. 21 is a diagram showing the contour of the left ventricle obtained by connecting the contour points on each designated line obtained as described above.

概略的には図21(A)に示すように輪郭点どうしを直線で結んでもよく、もしくは、より正確には図21(B)に示すようにスプライン関数を用いて滑らかに結んでもよい。   Schematically, the contour points may be connected by straight lines as shown in FIG. 21A, or more precisely, by using a spline function as shown in FIG. 21B.

図1に示す輪郭表示手段では、図21(A)又は図21(B)に示すような輪郭線が断層像に重畳されて表示される。もしくは輪郭線を表示することに代えて、図21(C)に示すようにその輪郭線の内外を色、輝度等により分けた表示を行なってもよい。   In the contour display means shown in FIG. 1, a contour line as shown in FIG. 21A or FIG. 21B is displayed superimposed on the tomographic image. Alternatively, instead of displaying the contour line, as shown in FIG. 21C, display may be performed in which the inside and outside of the contour line are divided by color, luminance, and the like.

図22は、断層像に現れた左心室の面積の求め方の一例を示す図である。   FIG. 22 is a diagram illustrating an example of how to obtain the area of the left ventricle that appears in the tomographic image.

三角形の面積は、22(A)に示すように2辺の長さa,bとその間の角度がわかれば求まるので、その三角形の面積を図22(B)に示すように一周加算することにより左心室の概略の面積が求められる。   Since the area of the triangle can be obtained if the lengths a and b of the two sides and the angle between them are known as shown in FIG. 22 (A), the area of the triangle is added once as shown in FIG. 22 (B). The approximate area of the left ventricle is determined.

輪郭線で囲まれた内部の面積を積分演算することにより内部(左心室)の面積を求めてもよいが、上記の演算方法であっても左心室の面積を十分な精度で、しかも高速に求めることができる。   The internal (left ventricle) area may be obtained by integrating the area enclosed by the contour line, but the left ventricular area can be obtained with sufficient accuracy and high speed even with the above calculation method. Can be sought.

図23は、左心室の体積の求め方の一例を示す図である。   FIG. 23 is a diagram illustrating an example of how to determine the volume of the left ventricle.

上記のようにして輪郭線を求めた後、中心点(XO,YO)から互いに反対方向に延びる2本の指定線の、中心線(XO,YO)と輪郭点までの距離の和が最大となる2本の指定線を抽出し、それらの指定線を回転軸として輪郭線を回転させたときのその回転体の内部の体積が算出される。これは、左心室は全体としてほぼ楕円形であるという知見に基づくものであり、このようにして算出された体積が左心室の体積であるとみなされる。なお、体積の算出方法として、例えばTeichkolz法、Pombo法、Gibson法等が知られており、それらのいずれを採用してもよい。   After obtaining the contour line as described above, the sum of the distances between the center line (XO, YO) and the contour point of the two designated lines extending in the opposite directions from the center point (XO, YO) is the maximum. The two specified lines are extracted, and the volume inside the rotating body when the contour line is rotated with the specified lines as the rotation axis is calculated. This is based on the finding that the left ventricle is almost elliptical as a whole, and the volume calculated in this way is regarded as the volume of the left ventricle. As a volume calculation method, for example, the Tichkolz method, the Pombo method, the Gibson method, and the like are known, and any of them may be adopted.

図24は、上述のようにして求めた面積ないし体積の表示法の一例を示す図である。   FIG. 24 is a diagram showing an example of a display method of the area or volume obtained as described above.

断層像は時間経過に従って所定のフレームレートで順次得られるため、それらの断層像それぞれについて面積ないし体積を求め、図24に示すようにその面積ないし体積を時間の関数として表示すると、心臓の伸縮の度合いが一見してわかり、観察、診断に一層効果的である。もちろん、面積ないし体積を数値で表示してもよい。   Since the tomographic images are sequentially obtained at a predetermined frame rate as time elapses, the area or volume is obtained for each of the tomographic images, and the area or volume is displayed as a function of time as shown in FIG. The degree can be understood at a glance and is more effective for observation and diagnosis. Of course, the area or volume may be displayed numerically.

図25は、指定線の他の例を示す図である。   FIG. 25 is a diagram illustrating another example of the designation line.

上述した実施例においては、図2に示すように、中心線(XO,YO)から放射線に延びる指定線が採用されたが、本発明ではそのような放射状の指定線を採用することは必ずしも必要ではなく、例えば図25(A)に示すようなX方向に平行に延びる指定線や、図25(B)に示すようなY方向に平行に延びる指定線を採用してもよい。   In the above-described embodiment, as shown in FIG. 2, a designation line extending from the center line (XO, YO) to the radiation is employed. However, in the present invention, it is not always necessary to employ such a radial designation line. Instead, for example, a designation line extending parallel to the X direction as shown in FIG. 25A or a designation line extending parallel to the Y direction as shown in FIG. 25B may be adopted.

これら図25(A),(B)に示すようにX方向ないしY方向に平行な指定線を採用すると図2に示すような放射状の指定線を採用した場合に比べ、指定線上の極大点の座標を求める演算が簡単になる。   As shown in FIGS. 25A and 25B, when the designated line parallel to the X direction or the Y direction is adopted, the maximum point on the designated line is compared with the case where the radial designated line as shown in FIG. 2 is adopted. Calculation for obtaining coordinates is simplified.

また、図25(C)に示すように、オペレータが断層像の表示画面上で概略の長軸を指定し、その指定された長軸に直交する方向に延びる指定線を採用してもよい。   Further, as shown in FIG. 25C, the operator may designate a rough major axis on the tomographic image display screen, and a designated line extending in a direction orthogonal to the designated major axis may be employed.

さらに、本発明の第1の超音波診断装置では指定線を採用することも必ずしも必要ではなく、例えば従来法ないし他の簡略法を採用して輪郭の概略位置を求め、その概略の輪郭に沿って断層像上に多数の小領域を設定し、それらの各小領域内で極大点、特徴量を求め、各小領域毎に特徴量が最大となる極大点を抽出し、その抽出した極大点を結ぶことにより輪郭を求めてもよい。   Furthermore, it is not always necessary to use the designated line in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. For example, the approximate position of the contour is obtained by using a conventional method or another simplified method, and the approximate contour is followed. In this way, a large number of small areas are set on the tomographic image, maximum points and feature quantities are obtained in each of the small areas, and the maximum points where the feature quantities are maximized are extracted for each small area. The contour may be obtained by connecting.

次に、本発明の第2の超音波診断装置の実施例について説明する。   Next, an example of the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention will be described.

図26は、本発明の第2の超音波診断装置の一実施例における、輪郭を抽出して表示するフローを示した図である。   FIG. 26 is a diagram showing a flow for extracting and displaying an outline in an embodiment of the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention.

このフロー中、図1に示す第1の超音波診断装置の実施例におけるフローとの相違点は、演算有効領域検出手段が備えられていることのみであり、以下、重複説明は省略し、演算有効領域検出手段を中心に説明する。   In this flow, the only difference from the flow in the embodiment of the first ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 1 is that the calculation effective area detection means is provided. The description will focus on the effective area detection means.

演算有効領域検出手段では、図11、図12を参照して説明したようにして、グラジェントの方向が中心点(X0,Y0)に近づく方向に向いている内向きか(図11(A))、それとも中心点(X0,Y0)から離れる方向に向いている外向きか(図11(B))が、断層面全面にわたる各画素について判定される。演算有効領域検出手段では、さらに、その判定結果に基づいて2値画像が作成され、その2値画像に基づいて演算有効領域が定められる。   In the calculation effective area detecting means, as described with reference to FIGS. 11 and 12, whether the gradient direction is inward facing toward the center point (X0, Y0) (FIG. 11A). Whether the pixel faces outward from the center point (X0, Y0) (FIG. 11B) is determined for each pixel over the entire tomographic plane. The calculation effective area detection means further creates a binary image based on the determination result, and determines the calculation effective area based on the binary image.

図27は、演算有効領域の定め方を示す説明図である。   FIG. 27 is an explanatory diagram showing how to determine the calculation effective area.

図27(A)は、上述のようにしてグラジェントの方向に基づいて作成された2値画像を表わしており、この2値画像に対し、以下のアルゴリズムに従ったラベリングによる連結処理を行なう。この2値画像中、×印はグラジェントの方向が内向きの画素を表わしている。
(1)ある画素に数値ラベルを付すにあたり、隣接画素中で同じ値を有する(グラジェントの方向が同じ)画素のうち、数値の最も小さいラベルが付されている画素と同一の数値のラベルを付す。
(2)隣接画素に同じ値を有する画素がない場合、あるいは隣接画素に同じ値を有する画素があってもその同じ値を有する隣接画素に未だラベルが付されていない場合は、新たな数値のラベルを付す。
(3)同じ値を有する複数の隣接画素に互いに異なる数値のラベルが付されていたときは、数値の小さい方のラベルに統一する。
FIG. 27A shows a binary image created based on the gradient direction as described above, and a connection process by labeling according to the following algorithm is performed on the binary image. In this binary image, the x mark represents a pixel whose gradient direction is inward.
(1) When assigning a numerical value label to a certain pixel, among the pixels having the same value in the adjacent pixels (the same gradient direction), a label having the same numerical value as the pixel with the smallest numerical value is attached. Attached.
(2) If there is no pixel having the same value in the adjacent pixel, or if there is a pixel having the same value in the adjacent pixel but the adjacent pixel having the same value is not yet labeled, Add a label.
(3) When different numerical labels are attached to a plurality of adjacent pixels having the same value, the labels having the smaller numerical value are unified.

図27(B)は、以上の(1)〜(3)のアルゴリズムに従って各画素にラベルの付されたラベリング画像を示している。このようにして作成されたラベリング画像中、中心点(+)を取り巻く、グラジェントの方向が内向きの連結部分(この例では「1」のラベルの付された部分)の外周が図27(C)に示すように演算有効領域の境界線として定められ、その境界線に囲まれた領域内部にグラジェントの方向が外向きの部分が存在していたとしても、その境界線に囲まれた領域全域が演算有効領域として定められる。   FIG. 27B shows a labeled image in which each pixel is labeled in accordance with the above algorithms (1) to (3). In the labeling image created in this way, the outer periphery of the connecting portion (the portion labeled “1” in this example) surrounding the center point (+) and having the gradient direction inward is shown in FIG. As shown in C), the boundary is defined as the boundary of the computation effective area, and even if there is a part with the gradient direction outward in the area surrounded by the boundary, the boundary is surrounded by the boundary. The entire area is defined as the calculation effective area.

図28は、図26に示す輪郭演算手段における輪郭の求め方を示す説明図である。   FIG. 28 is an explanatory diagram showing how to obtain the contour in the contour computing means shown in FIG.

図2に示す各指定線上に演算有効領域を一応無視して輪郭点(最大の特徴量を有する極大点)を求めたときに、図28(A)に示すように、演算有効領域を外れた点に輪郭点が求められた場合、その輪郭点は棄却され、図28(B)に示すように演算有効領域内部に新たに輪郭点が求められ、図28(C)に示すような輪郭が抽出される。   When the contour point (maximum point having the maximum feature amount) is obtained by ignoring the calculation effective area on each designated line shown in FIG. 2, the calculation effective area is out as shown in FIG. When a contour point is obtained for a point, the contour point is rejected, and a new contour point is obtained within the calculation effective area as shown in FIG. 28 (B), and the contour as shown in FIG. 28 (C) is obtained. Extracted.

図26に示すフローによれば、上述のような演算有効領域検出手段を設けたことから、より精確な輪郭が求められる。   According to the flow shown in FIG. 26, since the calculation effective area detecting means as described above is provided, a more accurate contour is obtained.

図29は、本発明の第2の超音波診断装置の実施例における、輪郭を抽出して表示する他のフローを示した図である。   FIG. 29 is a diagram showing another flow for extracting and displaying the contour in the second embodiment of the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention.

このフロー中、図26に示すフローとの相違点は、図26に示すフローがスカラ量演算手段および極大点演算手段を備えていることに代わり、二値化手段が備えられていることである。この二値化手段では各画素毎の画像データ(輝度)が所定のしきい値と比較されて二値化され、その二値画像に基づいて輪郭が求められる。   In this flow, the difference from the flow shown in FIG. 26 is that the flow shown in FIG. 26 is provided with a binarizing means instead of the scalar quantity calculating means and the maximum point calculating means. . In this binarization means, image data (luminance) for each pixel is compared with a predetermined threshold value and binarized, and an outline is obtained based on the binary image.

図30は、二値画像に基づく輪郭の求め方を示す説明図である。   FIG. 30 is an explanatory diagram showing how to obtain a contour based on a binary image.

図30(A)に示すように、二値画像が示す血流部は演算有効領域の境界線の内外に広がっており、図30(B)に示すようにその血流部のうちの境界線の内側の部分だけが抽出され、その血流部の外周に沿うように輪郭が定められる(図30(C))。   As shown in FIG. 30 (A), the blood flow portion indicated by the binary image extends inside and outside the boundary line of the calculation effective region, and as shown in FIG. 30 (B), the boundary line in the blood flow portion. Only the inner part is extracted, and the contour is defined so as to follow the outer periphery of the blood flow part (FIG. 30C).

このように、演算有効領域を定めることにより、図46を参照して説明したような、概略の領域3をオペレータが入力する必要がなくなり、したがって入力ミスによる輪郭の誤抽出が防止される。   In this way, by defining the calculation effective area, it is not necessary for the operator to input the approximate area 3 as described with reference to FIG. 46, and therefore, an erroneous extraction of the contour due to an input error is prevented.

次に、本発明の第3の超音波診断装置の実施例について説明する。   Next, an embodiment of the third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention will be described.

図31は、本発明の第2の超音波診断装置の一実施例の概略構成ブロック図である。   FIG. 31 is a schematic block diagram of an embodiment of the second ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention.

この超音波診断装置には、超音波を送受信する超音波プローブ101が備えられており、送信回路102から超音波プローブ101に向けて送信パルスが送信され、超音波プローブ101から被検体(図示せず)内に向けて超音波が送信される。被検体内で反射して戻ってきた超音波は超音波プローブ101で受信されて受信信号が受信回路103に入力され、受信回路103では、被検体内に走査線が形成されるように受信信号が遅延、加算される。受信回路103から出力された信号は信号処理回路104に入力される。信号処理回路104には、ログアンプ、検波回路、フィルタ処理回路、A/D変換器等が備えられており、必要な信号処理が施されると共にディジタル信号(画像データ)に変換されて出力され、ディジタルスキャンコンバータ(DSC)105に入力される。DSC105は、超音波の走査線方向のデータを、TV画面の走査線データに変換するものである。DSC105から出力された画像データは、CRTを備えた表示手段111に入力され、その表示画面上に断層像が表示される。またDSC105から出力された画像データは初期輪郭抽出手段107(本発明にいう輪郭演算手段の一例)にも入力される。この初期輪郭抽出手段107ではフレーム指定手段112で指定されたフレームについて、例えば、前述した本発明の第1の超音波診断装置における輪郭抽出手法と同様にして、例えば心臓の左心室の輪郭が求められる。フレーム指定手段112では、心電図あるいはドプラ波形に基づいてフレームが指定される。あるいは、表示画面をフリーズしてオペレータが直接フレームを指定してもよい。初期輪郭抽出手段107で求められたその輪郭は表示手段111に入力され、断層像に重畳して輪郭が表示される。また、初期輪郭抽出手段107で求められた輪郭は後述する輪郭変形手段109にも入力される。   The ultrasonic diagnostic apparatus includes an ultrasonic probe 101 that transmits and receives ultrasonic waves. Transmission pulses are transmitted from the transmission circuit 102 toward the ultrasonic probe 101, and the subject (not shown) is transmitted from the ultrasonic probe 101. ) Ultrasonic waves are transmitted inward. The ultrasonic wave reflected and returned in the subject is received by the ultrasonic probe 101, and the received signal is input to the receiving circuit 103. The receiving circuit 103 receives the received signal so that a scanning line is formed in the subject. Are delayed and added. A signal output from the receiving circuit 103 is input to the signal processing circuit 104. The signal processing circuit 104 includes a log amplifier, a detection circuit, a filter processing circuit, an A / D converter, etc., and performs necessary signal processing and converts it into a digital signal (image data) for output. Are input to a digital scan converter (DSC) 105. The DSC 105 converts ultrasonic scanning line direction data into TV screen scanning line data. The image data output from the DSC 105 is input to display means 111 having a CRT, and a tomographic image is displayed on the display screen. The image data output from the DSC 105 is also input to the initial contour extraction means 107 (an example of the contour calculation means referred to in the present invention). In this initial contour extracting means 107, for example, the contour of the left ventricle of the heart is obtained for the frame specified by the frame specifying means 112, for example, in the same manner as the contour extracting method in the first ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention described above. It is done. The frame designation means 112 designates a frame based on an electrocardiogram or a Doppler waveform. Alternatively, the display screen may be frozen and the operator may directly specify the frame. The contour obtained by the initial contour extraction means 107 is input to the display means 111, and the contour is displayed superimposed on the tomographic image. The contour obtained by the initial contour extracting means 107 is also input to the contour deforming means 109 described later.

DSC105から出力された画像データは、前処理手段106にも入力される。前処理手段106では、断層面内の被検体の各点の動きを求める動き検出手段108における動きを求める演算の前処理を行うものであり、動き検出手段108がオプティカルフロー法を用いて動きを求めるものである場合は、前処理手段106では平滑化処理が行われ、動き検出手段108が相互相関法を用いて動きを求めるものである場合は、前処理手段106では二値化処理が行われる。   The image data output from the DSC 105 is also input to the preprocessing unit 106. The pre-processing means 106 performs pre-processing for calculating the motion in the motion detection means 108 for obtaining the motion of each point of the subject in the tomographic plane, and the motion detection means 108 performs the motion using the optical flow method. If it is to be obtained, the preprocessing means 106 performs smoothing processing, and if the motion detection means 108 is to obtain motion using the cross-correlation method, the preprocessing means 106 performs binarization processing. Is called.

前処理手段106で前処理の行われた画像データは動き検出手段108に入力されて、被検体の、断層面内の動きが求められる。この動きの情報は輪郭変形手段109に入力される。輪郭変形手段109には、上述したように、初期輪郭抽出手段107で求められた輪郭も入力され、その輪郭が、輪郭変形手段109で現在処理しているフレームの輪郭に適合するように変形される。尚、輪郭変形手段109では、各フレーム毎に初期輪郭抽出手段107で抽出された輪郭に戻ってその輪郭を変形するのではなく、輪郭変形手段109で一旦変形した輪郭をさらに順次変形することにより処理中のフレームの輪郭が求められる。輪郭変形手段109で変形された輪郭は、表示手段111に入力され、その表示画面上に、対応するフレームの断層線に重畳されて表示される。また、輪郭変形手段109から出力された輪郭は、誘導量算出手段110にも入力される。この誘導量算出手段110では、入力された輪郭に基づいて、その輪郭内部の面積、その輪郭の重心位置、その輪郭内部の体積等、輪郭から誘導される誘導量が求められる。また、必要に応じて、その誘導量の複数フレームに亘る差分値が求められる。それら誘導量、又は差分値は、表示手段111に入力され、表示手段111では、それら誘導量又は差分値が、例えば数値、グラフ等により表示される。   The image data preprocessed by the preprocessing unit 106 is input to the motion detection unit 108, and the motion of the subject in the tomographic plane is obtained. This movement information is input to the contour deformation means 109. As described above, the contour obtained by the initial contour extracting unit 107 is also input to the contour deforming unit 109, and the contour is deformed so as to match the contour of the frame currently processed by the contour deforming unit 109. The The contour deforming unit 109 does not return to the contour extracted by the initial contour extracting unit 107 for each frame and deforms the contour, but by further sequentially deforming the contour once deformed by the contour deforming unit 109. The contour of the frame being processed is determined. The contour deformed by the contour deforming unit 109 is input to the display unit 111 and displayed on the display screen so as to be superimposed on the tomographic line of the corresponding frame. The contour output from the contour deforming unit 109 is also input to the guidance amount calculating unit 110. Based on the input contour, the guidance amount calculation unit 110 obtains the guidance amount derived from the contour, such as the area inside the contour, the center of gravity of the contour, the volume inside the contour, and the like. Further, if necessary, a difference value over a plurality of frames of the guidance amount is obtained. These induction amounts or difference values are input to the display unit 111, and the display unit 111 displays the induction amounts or difference values by numerical values, graphs, or the like, for example.

尚、図31に示す構成において、DSC105から出力され表示手段111に入力される断層像、初期輪郭抽出手段107から出力され、表示手段111に入力される輪郭、輪郭変形手段109から出力された表示手段111に入力される輪郭、および誘導量算出手段110から出力され表示手段111に入力される誘導量ないしその差分値は、同一のフレームに関する量が同時に表示手段111に入力されるようにタイミング調整がなされている。   In the configuration shown in FIG. 31, the tomographic image output from the DSC 105 and input to the display unit 111, the contour output from the initial contour extraction unit 107, the contour input to the display unit 111, and the display output from the contour deformation unit 109 The contour input to the means 111 and the guidance amount output from the guidance amount calculation means 110 and input to the display means 111 or the difference value thereof are adjusted so that the quantities relating to the same frame are simultaneously input to the display means 111. Has been made.

図32は、図31に示す超音波診断装置の前処理手段106の具体例を示すブロック図である。   FIG. 32 is a block diagram showing a specific example of the preprocessing means 106 of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG.

DSC105から出力された画像データは、前処理手段106の一例である二次元FIRフィルタ106aに入力されて平滑化される。動き検出手段108が二次元相互相関演算を行うことにより動きを検出するものである場合は、平滑化処理は必ずしも必要ではないが、動き検出手段108がオプティカルフロー演算を行うことにより動きを検出するものである場合は、オプティカルフロー法は入力画像が空間的に滑らかであることを仮定した手法であることから、二次元FIRフィルタ107a等により、前処理として平滑化処理を行うことが好ましい。   The image data output from the DSC 105 is input to a two-dimensional FIR filter 106a, which is an example of the preprocessing unit 106, and is smoothed. If the motion detection unit 108 detects motion by performing a two-dimensional cross-correlation calculation, smoothing processing is not necessarily required, but the motion detection unit 108 detects motion by performing an optical flow calculation. If it is, the optical flow method is a method on the assumption that the input image is spatially smooth. Therefore, it is preferable to perform a smoothing process as a preprocessing by the two-dimensional FIR filter 107a or the like.

図33は、前処理手段106の他の具体例を示すブロック図である。   FIG. 33 is a block diagram showing another specific example of the preprocessing means 106.

この図33に示す前処理手段196bは、二次元FIRフィルタ、ヒストグラム解析部、メモリ(MEM)、2値化処理部により構成されている。尚、二次元FIRフィルタは必ずしも必要ではない。   33 includes a two-dimensional FIR filter, a histogram analysis unit, a memory (MEM), and a binarization processing unit. A two-dimensional FIR filter is not always necessary.

ヒストグラム解析部は、画像データのヒストグラムを作成することにより画像の輝度値がどのように分布しているかを解析し、輝度分布が所定範囲内に収まるようにデータを加工してメモリに格納するためのものである。2値化処理部では、このような処理の施された画像データを、所定のスレッシュホールドレベルで2値化する。このような2値化処理は、後段の動き検出手段108が相互相関演算により動きを検出するものである場合に、演算速度を向上させることができる点で有用である。   The histogram analysis unit analyzes how the luminance values of the image are distributed by creating a histogram of the image data, and processes the data so that the luminance distribution falls within a predetermined range and stores it in the memory belongs to. The binarization processing unit binarizes the image data that has been subjected to such processing at a predetermined threshold level. Such binarization processing is useful in that the calculation speed can be improved when the subsequent motion detection means 108 detects motion by cross-correlation calculation.

図34は、図31に示す超音波診断装置の一部分の詳細構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 34 is a block diagram showing an example of a detailed configuration of a part of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG.

DSC105は、前述したように、超音波走査線データをTV走査線データに変換するものであり、アドレス生成部、補間演算部、メモリ(MEM)から構成されている。アドレス生成部では補間演算に使用するデータの指定と、メモリ(MEM)のアドレスの指定を行う。補間演算部では入力された超音波走査線データに補間演算を施すことによりTV走査線データが生成される。その生成されたTV走査線データは、メモリに一旦格納される。このメモリは、例えば64フレーム分の画像データを格納することのできる容量を有しており、そのフレーム数を越えるデータが入力されると、順次上書きされ、古いデータから順次消去される。   As described above, the DSC 105 converts ultrasonic scanning line data into TV scanning line data, and includes an address generation unit, an interpolation calculation unit, and a memory (MEM). The address generation unit designates data used for the interpolation calculation and designates the memory (MEM) address. In the interpolation calculation unit, TV scanning line data is generated by performing interpolation calculation on the inputted ultrasonic scanning line data. The generated TV scanning line data is temporarily stored in the memory. This memory has a capacity capable of storing, for example, 64 frames of image data. When data exceeding the number of frames is input, the memory is overwritten sequentially, and old data is sequentially deleted.

前処理手段106では、適当な空間フィルタリング処理等が行われ、図31に示す動き検出手段108の一例である二次元動きベクトル算出部108aでは、時間的に隣接するフレームの画像データを用いて断層面内の複数の各点の二次元動きベクトルが算出される。   The preprocessing means 106 performs appropriate spatial filtering processing, etc., and the two-dimensional motion vector calculation unit 108a, which is an example of the motion detection means 108 shown in FIG. 31, uses the image data of temporally adjacent frames. A two-dimensional motion vector of each of a plurality of points in the plane is calculated.

また、初期輪郭抽出手段107は、輝度勾配(グラジェント)算出部と輪郭抽出部とで構成されており、輝度勾配(グラジェント)算出部ではフレーム指定手段112で指定されたフレーム(これを、以後「初期フレーム」と称する)について、その初期フレーム内の各点の空間的な輝度勾配(グラジェント)が算出され、輪郭抽出部ではその算出されたグラジェントに基づいてその初期フレームにおける所定の組織、例えば左心室の輪郭が抽出される。尚、初期フレームにおける輪郭を、以後「初期輪郭」と称する。   The initial contour extraction unit 107 includes a luminance gradient (gradient) calculation unit and a contour extraction unit. In the luminance gradient (gradient) calculation unit, the frame specified by the frame specification unit 112 (this is expressed as (Hereinafter referred to as “initial frame”), a spatial luminance gradient (gradient) of each point in the initial frame is calculated, and the contour extraction unit calculates a predetermined intensity in the initial frame based on the calculated gradient. The outline of the tissue, for example the left ventricle, is extracted. The contour in the initial frame is hereinafter referred to as “initial contour”.

輪郭変形手段109では、算出された初期輪郭と二次元動きベクトルとを用いて、初期フレームに順次隣接するフレームにおける輪郭が順次求められる。   The contour deforming unit 109 sequentially obtains contours in frames that are sequentially adjacent to the initial frame using the calculated initial contour and the two-dimensional motion vector.

図35は、図34に示す二次元動きベクトル算出部108aと、輪郭変形手段109における演算内容を図解するための、心臓の断層像を示す模式図である。   FIG. 35 is a schematic diagram showing a tomographic image of the heart for illustrating the calculation contents in the two-dimensional motion vector calculation unit 108a and the contour deforming unit 109 shown in FIG.

図35の太線で示される輪郭は、初期輪郭もしくは直前のフレームにおいて変形された輪郭である。黒丸印の点は二次元動きベクトル算出部108aによって二次元動きベクトルが算出される、輪郭近傍の心筋内部の点、その黒丸印の点から延びる矢印は算出された二次元動きベクトルを示している。また点線で示される輪郭は、算出された二次元動きベクトルに基づいて変形した輪郭を表わしている。図35には、白丸印も見られるが、この白丸印の点は、心筋から外れており、反射超音波の極めて弱い点であるので、この点に関して求めた二次元動きベクトルは正確な動きを表わしていない可能性が高いため、画像輝度情報に基づいて、輪郭の変形には関与させないようにしている。尚、変形後の輪郭は、スプライン関数等にフィットささることにより求めることが好ましい。   A contour indicated by a thick line in FIG. 35 is an initial contour or a contour deformed in the immediately preceding frame. The black circle points indicate the points inside the myocardium in the vicinity of the contour where the two-dimensional motion vector calculation unit 108a calculates the two-dimensional motion vectors, and the arrows extending from the black circle points indicate the calculated two-dimensional motion vectors. . A contour indicated by a dotted line represents a contour deformed based on the calculated two-dimensional motion vector. In FIG. 35, white circles are also seen, but the points of the white circles are out of the myocardium and are very weak points of reflected ultrasound. Therefore, the two-dimensional motion vector obtained with respect to this point shows an accurate motion. Since there is a high possibility that it is not represented, it is not involved in the deformation of the contour based on the image luminance information. The deformed contour is preferably obtained by fitting to a spline function or the like.

図36は、図31に示す超音波診断装置の一部分の詳細構成の他の例を示すブロック図、図37は、動きの検出方向を予め指定する方法の説明図である。   FIG. 36 is a block diagram showing another example of the detailed configuration of a part of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31, and FIG. 37 is an explanatory diagram of a method for designating a motion detection direction in advance.

図36において、図34に示す構成と相違する点は、動き検出手段108bが、方向指定手段と指定方向動き算出部とで構成されている点である。   36 is different from the configuration shown in FIG. 34 in that the motion detecting unit 108b includes a direction specifying unit and a specified direction motion calculating unit.

方向指定手段では図37に示すように輪郭内部の所定の中心点が指定される。この中心点の指定は、オペレータがマニュアルで行ってもよく、あるいは、既に求められている初期輪郭もしくは直前のフレームの輪郭の重心点を求め、その重心点を上記中心点として自動的に指定してもよい。   The direction designating unit designates a predetermined center point inside the contour as shown in FIG. The center point may be specified manually by the operator, or the center of gravity of the initial contour already obtained or the contour of the previous frame is obtained and the center of gravity is automatically specified as the center point. May be.

図36に示す指定方向動き算出部では、図37に示すように、指定された中心点に向かう方向の動きの大きさが求められる。この場合、図34に示す二次元動きベクトル算出部108aにおける二次元動きベクトルの算出とは異なり、中心点に向かう方向の一次元的な演算で済むことになる。輪郭の変形のし方は、前述と同様である。   In the designated direction motion calculation unit shown in FIG. 36, the magnitude of the motion in the direction toward the designated center point is obtained as shown in FIG. In this case, unlike the calculation of the two-dimensional motion vector in the two-dimensional motion vector calculation unit 108a shown in FIG. 34, a one-dimensional calculation in the direction toward the center point is sufficient. The method of deforming the contour is the same as described above.

図38は、図31に示す動き検出手段108のもう1つの例を示すブロック図、図39は、その説明図である。   FIG. 38 is a block diagram showing another example of the motion detection means 108 shown in FIG. 31, and FIG. 39 is an explanatory diagram thereof.

図38に示す動き検出手段108cは、動き検出部、領域分割手段、領域平均処理部から構成されている。領域分割手段は、例えば、図39に示すように、輪郭近傍において放射方向に8分割するような指定を行う。動き検出部は各領域内それぞれについて複数点ずつ、隣接するフレームから動きベクトルを算出するものである。領域平均処理部では、前処理手段106から出力された画像データ(前処理手段106を通さず、DSC105から出力された画像データであってもよい。)を参照して、動きベクトルが算出された点における輝度値が所定値よりも大きい場合は、その点の動きベクトルが有効であると判定し(図39の黒丸点の点に相当する)、一方、その輝度値が所定値よりも小さい場合は、その点の動きベクトルは無効であると判定して(図39の白丸印の点に相当する)、有効な動きベクトルの平均的な動きベクトルが求められる(図39の矢印に相当する)。輪郭変形手段109では、それら平均的な動きベクトルに基づいて、初期輪郭ないし直前のフレームの輪郭が変形され、そのフレームに適合した輪郭が求められる。   The motion detection unit 108c shown in FIG. 38 includes a motion detection unit, a region division unit, and a region average processing unit. For example, as shown in FIG. 39, the region dividing means performs designation so as to divide into eight in the radial direction in the vicinity of the contour. The motion detection unit calculates a motion vector from adjacent frames at a plurality of points in each region. In the area average processing unit, the motion vector is calculated with reference to the image data output from the preprocessing unit 106 (the image data may be output from the DSC 105 without passing through the preprocessing unit 106). If the luminance value at a point is greater than a predetermined value, it is determined that the motion vector at that point is valid (corresponding to the black dot in FIG. 39), while the luminance value is smaller than the predetermined value Is determined that the motion vector at that point is invalid (corresponding to the white circled point in FIG. 39), and an average motion vector of the valid motion vectors is obtained (corresponding to the arrow in FIG. 39). . The contour deforming means 109 deforms the initial contour or the contour of the immediately preceding frame based on these average motion vectors, and obtains a contour suitable for the frame.

図40は、図31に示す超音波診断装置に、患者(被検体)の心電図を入力する心電図手段が追加された構成を示す部分ブロック図、図41は、心電図波形の模式図である。   FIG. 40 is a partial block diagram showing a configuration in which an electrocardiogram means for inputting an electrocardiogram of a patient (subject) is added to the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31, and FIG. 41 is a schematic diagram of an electrocardiogram waveform.

図40に示す心電図手段113では、図41に示すような心電図が入力されて表示手段111に送られ、その表示画面には、通常の超音波断層像と共に図41に示すような心電図が表示される。   In the electrocardiogram means 113 shown in FIG. 40, an electrocardiogram as shown in FIG. 41 is inputted and sent to the display means 111. On the display screen, an electrocardiogram as shown in FIG. 41 is displayed together with a normal ultrasonic tomogram. The

また、心電図手段113で入力された心電図は、フレーム指定手段112に入力され、フレーム指定手段112では、心電図上のR波(図41参照)が検出され、R波から予め定められた時間経過したA点のフレームが指定される。初期輪郭抽出手段107では、前述したように、フレーム指定手段112で指定されたフレームの初期輪郭が求められる。   The electrocardiogram input by the electrocardiogram means 113 is input to the frame designation means 112, and the frame designation means 112 detects an R wave (see FIG. 41) on the electrocardiogram, and a predetermined time has elapsed from the R wave. A point A frame is designated. The initial contour extracting unit 107 obtains the initial contour of the frame specified by the frame specifying unit 112 as described above.

図42は、図31に示す超音波診断装置に、ドプラ解析部が追加された構成を示す部分ブロック図である。   FIG. 42 is a partial block diagram showing a configuration in which a Doppler analyzer is added to the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG.

超音波診断装置には、通常、ドプラ演算により例えば血流速度等を算出する機能(ドプラ解析部114)が付属しており、このドプラ解析部114からは、血流速度の時間変化を表す情報が出力される。この血流速度の時間変化は、心臓の鼓動に同期しており、この血流速度の情報がフレーム指定手段112に入力され、フレーム指定手段112では、図40における心電図に代わり、この血流速度情報に基づいて、初期輪郭を抽出すべきフレームの指定が行われる。   The ultrasonic diagnostic apparatus is usually provided with a function (Doppler analysis unit 114) for calculating, for example, a blood flow velocity by Doppler calculation. The Doppler analysis unit 114 receives information representing a temporal change in blood flow velocity. Is output. The temporal change in the blood flow velocity is synchronized with the heartbeat, and information on the blood flow velocity is input to the frame designating unit 112. The frame designating unit 112 replaces the electrocardiogram in FIG. Based on the information, the frame from which the initial contour is to be extracted is designated.

図43は、図31に示す超音波診断装置にフリーズ手段が追加され、かつ、初期輪郭抽出手段107の構成例をブロックで示したブロック図である。   FIG. 43 is a block diagram in which a freeze unit is added to the ultrasound diagnostic apparatus shown in FIG.

DSC105には、前述したように、例えば64フレーム分の画像データを格納するためのメモリが備えられている(図34参照)。オペレータが所定の操作を行うと、フリーズ手段115は、DSC105に対し、そのメモリ内に現在格納されている画像データをそのまま保存し、新たな画像データの上書きを禁止するフリーズ命令を出力する。フレーム指定手段112は、オペレータの指示により、あるいは図40,図42を参照して説明した、心電図や血流速度情報に基づいて、初期輪郭を求めるべきフレームを指定する。DSC105からはその初期フレームの画像データが出力されて表示手段111に送られ、その表示画面上にその初期フレームの断層像が表示される。オペレータは、初期輪郭抽出手段107aを構成する輪郭入力手段を用いてその初期フレームにおける輪郭上の点(輪郭点)を入力する。   As described above, the DSC 105 is provided with a memory for storing, for example, image data for 64 frames (see FIG. 34). When the operator performs a predetermined operation, the freeze means 115 saves the image data currently stored in the memory as it is to the DSC 105 and outputs a freeze command for prohibiting overwriting of new image data. The frame designating unit 112 designates a frame for which an initial contour is to be obtained based on an instruction from the operator or based on the electrocardiogram and blood flow velocity information described with reference to FIGS. From the DSC 105, the image data of the initial frame is output and sent to the display means 111, and the tomographic image of the initial frame is displayed on the display screen. The operator inputs a point (contour point) on the contour in the initial frame by using the contour input unit constituting the initial contour extraction unit 107a.

この入力された輪郭点は、輪郭生成手段に入力され、輪郭生成手段では、入力された輪郭点に基づいて、例えば折れ線、スプライン曲線等により初期輪郭が求められる。この求められた初期輪郭は、輪郭変形手段110に入力され、輪郭変形手段110では、DSC105から出力された、DSC105内に格納されている、例えば64フレームのうちの初期フレーム以外のフレームについての輪郭が求められる。   The input contour point is input to the contour generation unit, and the contour generation unit obtains an initial contour based on the input contour point using, for example, a polygonal line or a spline curve. The obtained initial contour is input to the contour deforming unit 110, and the contour deforming unit 110 outputs the contour for the frames other than the initial frame out of the 64 frames stored in the DSC 105 and output from the DSC 105. Is required.

図44は、図31に示す超音波診断装置の誘導量算出手段110における、輪郭内部の体積の求め方の例を示す模式図である。   FIG. 44 is a schematic diagram illustrating an example of how to obtain the volume inside the contour in the guidance amount calculation unit 110 of the ultrasonic diagnostic apparatus illustrated in FIG. 31.

図44(A)は、左心室の輪郭を近似した楕円を示しており、その楕円を回転させることにより回転楕円体が求められ、その回転楕円体内部の体積が求められる。   FIG. 44A shows an ellipse that approximates the outline of the left ventricle. By rotating the ellipse, a spheroid is obtained, and the volume inside the spheroid is obtained.

図44(B)は、左心室の輪郭内部を多数の長方形で近似した例を示しており、各長方形を、各長方形の中心軸を中心にして回転させることにより、多数の円盤が求められ、それらの円盤内部の体積の総和が求められる。   FIG. 44 (B) shows an example in which the inside of the outline of the left ventricle is approximated by a large number of rectangles, and by rotating each rectangle around the central axis of each rectangle, a large number of disks are obtained, The sum of the volumes inside these disks is determined.

例えば、ここに例を示すようにして、各フレーム毎に輪郭内部の体積が求められ、この体積の変化が、例えば図24に示すように、表示画面上に表示される。   For example, as shown in this example, the volume inside the contour is obtained for each frame, and the change in volume is displayed on the display screen as shown in FIG. 24, for example.

本発明の第1の超音波診断装置の一実施例における、輪郭を抽出して表示するフローを示した図である。It is the figure which showed the flow which extracts and displays the outline in one Example of the 1st ultrasonic diagnosing device of this invention. 所定の中心点(X0,Y0)から放射線に延びる複数(この例では16本)の指定線を示す図である。It is a figure which shows the multiple (16 in this example) designation | designated line extended to a radiation from a predetermined | prescribed center point (X0, Y0). グラジェント演算手段の各例を示す図である。It is a figure which shows each example of a gradient calculating means. 微分フィルタを示す図である。It is a figure which shows a differential filter. 断層像上の各点(X,Y)の画像データの値をグラフ化して示した模式図である。It is the schematic diagram which showed and graphed the value of the image data of each point (X, Y) on a tomogram. スカラ量演算手段の各例を示す図である。It is a figure which shows each example of a scalar quantity calculating means. 極大点演算手段におけるデータ処理のフローチャートである。It is a flowchart of the data processing in a maximum point calculating means. 図7にフローチャートで示すデータ処理の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of data processing shown in the flowchart in FIG. 7. 輪郭抽出手段において求められる各種の特徴量を示す図である。It is a figure which shows the various feature-value calculated | required in an outline extraction means. 平均値を算出するための演算ブロック図である。It is a calculation block diagram for calculating an average value. 内外判定の演算の説明図である。It is explanatory drawing of the calculation of inside / outside determination. 内外判定のための演算ブロック図である。It is a calculation block diagram for inside / outside determination. 角度差の演算の説明図である。It is explanatory drawing of a calculation of an angle difference. 角度差を求めるための演算ブロック図である。It is a calculation block diagram for calculating | requiring an angle difference. 距離の演算の説明図である。It is explanatory drawing of calculation of distance. 距離rおよび交点の座標(Xr,Yr)を求めるための演算ブロック図である。It is a calculation block diagram for calculating | requiring the distance r and the coordinate (Xr, Yr) of an intersection. 距離drを求めるための演算ブロック図である。It is a calculation block diagram for calculating | requiring the distance dr. 算出した特徴量Nに基づいて、各指定線毎に輪郭点を1つずつ抽出するための回路ブロック図である。It is a circuit block diagram for extracting one outline point for each designated line based on a calculated feature amount N. 弁の存在による、輪郭抽出精度の低下を防止する手法の1つを示す図である。It is a figure which shows one of the methods of preventing the fall of the outline extraction precision by presence of a valve. 弁の存在による、輪郭抽出精度の低下を防止するもう1つの手法を示す図である。It is a figure which shows another method which prevents the fall of the outline extraction precision by presence of a valve. 各指定線上の輪郭点を結ぶことにより求めた左心室の輪郭を示す図である。It is a figure which shows the outline of the left ventricle calculated | required by connecting the outline point on each designation | designated line. 断層像に現れた左心室の面積の求め方の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of how to obtain | require the area of the left ventricle which appeared in the tomogram. 左心室の体積の求め方の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of how to obtain | require the volume of a left ventricle. 面積ないし体積の表示法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display method of an area thru | or volume. 指定線の他の例を示す図である。It is a figure which shows the other example of a designation | designated line. 本発明の第2の超音波診断装置の一実施例における、輪郭を抽出して表示するフローを示した図である。It is the figure which showed the flow which extracts and displays the outline in one Example of the 2nd ultrasonic diagnosing device of this invention. 演算有効領域の定め方を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows how to determine a calculation effective area | region. 図26に示す輪郭演算手段における輪郭の求め方を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows how to obtain | require the outline in the outline calculating means shown in FIG. 本発明の第2の超音波診断装置の実施例における、輪郭を抽出して表示する他のフローを示した図である。It is the figure which showed the other flow which extracts and displays the outline in the Example of the 2nd ultrasonic diagnosing device of this invention. 二値画像に基づく輪郭の求め方を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows how to obtain | require the outline based on a binary image. 本発明の第3の超音波診断装置の一実施例の概略構成ブロック図である。It is a schematic block diagram of an embodiment of a third ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention. 図31に示す超音波診断装置の前処理手段の具体例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the specific example of the pre-processing means of the ultrasonic diagnosing device shown in FIG. 前処理手段の他の具体例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other specific example of a pre-processing means. 図31に示す超音波診断装置の一部分の詳細構成の一例を示すブロック図である。FIG. 32 is a block diagram showing an example of a detailed configuration of a part of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31. 図34に示す二次元動きベクトル算出部と、輪郭変形手段における演算内容を図解した、心臓の断層像を示す模式図である。FIG. 35 is a schematic diagram showing a tomographic image of the heart illustrating the calculation contents in the two-dimensional motion vector calculation unit and the contour deforming unit shown in FIG. 34. 図31に示す超音波診断装置の一部分の詳細構成の他の例を示すブロック図である。FIG. 32 is a block diagram showing another example of a detailed configuration of a part of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31. 動きの検出方向を予め指定する方法の説明図である。It is explanatory drawing of the method of designating the detection direction of a motion beforehand. 図31に示す動き検出手段のもう1つの例を示すブロック図である。FIG. 32 is a block diagram showing another example of the motion detection means shown in FIG. 31. 図38に示す動き検出手段の説明図である。It is explanatory drawing of the motion detection means shown in FIG. 図31に示す超音波診断装置に、患者(被検体)の心電図を入力する心電図手段が追加された構成を示す部分ブロック図である。FIG. 32 is a partial block diagram showing a configuration in which an electrocardiogram means for inputting an electrocardiogram of a patient (subject) is added to the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31. 心電図波形の模式図である。It is a schematic diagram of an electrocardiogram waveform. 図31に示す超音波診断装置に、ドプラ解析部が追加された構成を示す部分ブロック図である。FIG. 32 is a partial block diagram illustrating a configuration in which a Doppler analysis unit is added to the ultrasonic diagnostic apparatus illustrated in FIG. 31. 図31に示す超音波診断装置にフリーズ手段が追加され、かつ、初期輪郭抽出手段の構成例をブロックで示したブロック図である。FIG. 32 is a block diagram in which a freeze unit is added to the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31 and a configuration example of an initial contour extraction unit is shown in blocks. 図31に示す超音波診断装置の誘導量算出手段における、輪郭内部の体積の求め方の例を示す模式図である。FIG. 32 is a schematic diagram showing an example of how to obtain the volume inside the contour in the guidance amount calculation means of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 31. ディスプレイに表示された断層像をライトペンでなぞっている様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that the tomogram displayed on the display is traced with a light pen. 断層像とその断層像上に指定された領域を示す図である。It is a figure which shows the area | region designated on the tomogram and its tomogram.

符号の説明Explanation of symbols

1 ディスプレイ
2 ライトペン
4 左心室
11 比較器
12,14 セレクタ
13,15 レジスタ
101 超音波プローブ
105 ディジタルスキャンコンバータ
106 前処理手段
107 初期輪郭抽出手段
108 動き検出手段
109 輪郭変形手段
110 誘導量算出手段
111 表示手段
112 フレーム指定手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Display 2 Light pen 4 Left ventricle 11 Comparator 12,14 Selector 13,15 Register 101 Ultrasonic probe 105 Digital scan converter 106 Preprocessing means 107 Initial contour extraction means 108 Motion detection means 109 Contour deformation means 110 Guided amount calculation means 111 Display means 112 Frame designation means

Claims (13)

被検体内で反射した超音波を受信することにより、被検体内に広がる断層面内の各点に対応する画像データを得る超音波診断装置において、
複数フレームの前記画像データに基づいて断層面内の複数点の動きを算出する動き算出手段と、
前記画像データに基づいて被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭演算手段と、
前記動き算出手段で検出された前記動きに基づいて、前記輪郭演算手段で求められた輪郭から変形した輪郭を求める輪郭変形手段とを備えたことを特徴とする超音波診断装置。
In the ultrasonic diagnostic apparatus for obtaining image data corresponding to each point in the tomographic plane extending in the subject by receiving the ultrasound reflected in the subject,
Motion calculating means for calculating the motion of a plurality of points in the tomographic plane based on the image data of a plurality of frames;
Contour computing means for obtaining a contour of a predetermined tissue in the subject based on the image data;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: a contour deforming unit that obtains a contour deformed from the contour obtained by the contour calculating unit based on the motion detected by the motion calculating unit.
前記動き算出手段が、オプティカルフロー法および相互相関法のうちの何れか一方を用いて、前記動きとして、断層面内の2次元の動きベクトルおよび断層面内の所定方向の動きの大きさのうちのいずれか一方を算出するものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 The motion calculation means uses either one of an optical flow method and a cross-correlation method, and the motion includes a two-dimensional motion vector in a tomographic plane and a magnitude of motion in a predetermined direction in the tomographic plane. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein one of the two is calculated. 前記所定方向が、前記輪郭内部の所定の中心点を起点として断層面内に放射状に延びる複数の指定線の方向であることを特徴とする請求項2記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 2, wherein the predetermined direction is a direction of a plurality of designated lines extending radially in a tomographic plane from a predetermined center point inside the contour. 前記動き算出手段が断層面内に設定された複数の領域それぞれについて各複数点の前記動きを算出し、前記複数の領域それぞれについて正確な動きを表わす蓋然性の高い、算出された前記動きを抽出して、抽出された前記動きの代表値を、前記複数の領域それぞれについて求めるものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 The motion calculation means calculates the motion of each of a plurality of points for each of a plurality of regions set in the tomographic plane, and extracts the calculated motion having a high probability of representing an accurate motion for each of the plurality of regions. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein a representative value of the extracted motion is obtained for each of the plurality of regions. 前記画像データに平滑化処理および2値化処理のうちの一方の処理を施す前処理手段を備え、
前記動き算出手段が、前記前処理手段により前記一方の処理の施された画像データに基づいて前記動きを算出するものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
Pre-processing means for performing one of smoothing and binarization on the image data;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the motion calculation unit calculates the motion based on the image data subjected to the one processing by the preprocessing unit.
前記輪郭演算手段が、
前記画像データのグラジェントを、前記断層面内の複数の点について求めるグラジェント演算手段と、
前記グラジェントに対応するスカラ量を、前記断層面内の複数の点について求めるスカラ量演算手段手段と、
前記スカラ量が極大となる、前記断層面内の複数の極大点を求める極大点演算手段と、
前記複数の極大点に基づいて、被検体内の所定の組織の輪郭を求める輪郭抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
The contour calculating means is
A gradient calculation means for obtaining a gradient of the image data for a plurality of points in the tomographic plane;
Scalar quantity calculation means for obtaining a scalar quantity corresponding to the gradient for a plurality of points in the tomographic plane;
A maximum point calculation means for obtaining a plurality of maximum points in the fault plane, wherein the scalar quantity is a maximum;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising contour extraction means for obtaining a contour of a predetermined tissue in the subject based on the plurality of maximum points.
前記所定の組織の輪郭上に位置する輪郭点を指定する輪郭点指定用操作子を備え、
前記輪郭演算手段が、前記輪郭点指定用操作子により指定された前記輪郭点に基づいて前記輪郭を求めるものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
A contour point designating operator for designating a contour point located on the contour of the predetermined tissue;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the contour calculation means obtains the contour based on the contour point designated by the contour point designating operator.
被検体の心臓の鼓動に同期した鼓動同期信号を得る同期信号獲得手段を備え、
前記輪郭演算手段が、前記鼓動同期信号に基づいて指定されたフレームについて前記輪郭を求めるものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
Synchronization signal acquisition means for obtaining a heartbeat synchronization signal synchronized with the heartbeat of the subject,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the contour calculation means obtains the contour for a frame designated based on the heartbeat synchronization signal.
複数フレームの前記画像データを上書き自在に記憶する記憶手段と、該記憶手段への上書きを禁止するフリーズ手段とを備え、
前記輪郭演算手段が、前記フリーズ手段により上書きが禁止されたフリーズ状態における前記記憶手段に記憶された複数フレームのうちの少なくとも1枚の所定のフレームについて前記輪郭を求めるものであり、
前記動き検出手段が、前記フリーズ状態における前記記憶手段に記憶された複数フレームのうちの前記所定のフレームを除く他のフレームについて前記動きを算出するものであり、
前記輪郭変形手段が、前記他のフレームについて、前記輪郭演算手段で求められた輪郭から変形した輪郭を求めるものであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
A storage means for storing the image data of a plurality of frames in an overwriteable manner, and a freeze means for prohibiting overwriting to the storage means,
The contour calculation means obtains the contour for at least one predetermined frame among a plurality of frames stored in the storage means in a frozen state in which overwriting is prohibited by the freeze means;
The motion detection means calculates the motion for other frames excluding the predetermined frame among the plurality of frames stored in the storage means in the frozen state;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the contour deforming unit obtains a deformed contour from the contour obtained by the contour calculating unit for the other frame.
前記輪郭を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, further comprising display means for displaying the contour. 前記輪郭演算手段で求められた輪郭および前記輪郭変形手段で変形された輪郭のうちの少なくとも一方の輪郭に基づいて算出される誘導量を求める誘導量算出手段を備えたことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。 The guidance amount calculation means for obtaining a guidance amount calculated based on at least one of the contour obtained by the contour calculation means and the contour deformed by the contour deformation means. The ultrasonic diagnostic apparatus according to 1. 前記誘導量算出手段が、前記誘導量として、前記輪郭内部の面積、前記輪郭の重心位置、および前記輪郭内部の体積のうちの少なくとも1つの量を求めるものであることを特徴とする請求項11記載の超音波診断装置。 12. The guidance amount calculation unit obtains at least one of an area inside the contour, a center of gravity position of the contour, and a volume inside the contour as the guidance amount. The ultrasonic diagnostic apparatus as described. 前記誘導量、および該誘導量の複数フレームに亘る変化量のうちの少なくとも一方の量を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項11記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 11, further comprising display means for displaying at least one of the induction amount and a change amount of the induction amount over a plurality of frames.
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