JP4176525B2 - Ultrasonic image processing device - Google Patents

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JP4176525B2 JP2003084252A JP2003084252A JP4176525B2 JP 4176525 B2 JP4176525 B2 JP 4176525B2 JP 2003084252 A JP2003084252 A JP 2003084252A JP 2003084252 A JP2003084252 A JP 2003084252A JP 4176525 B2 JP4176525 B2 JP 4176525B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波画像処理装置に関し、特に組織内部の内腔領域を抽出する超音波画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
超音波画像は、生体へ超音波を送受波することにより得られるエコーデータに基づいて形成される。例えば、二次元断層画像を形成する場合、二次元エコーデータ取り込み領域内で取得されたエコーデータのレベルに基づいて各画素値が演算される。二次元断層画像を利用して組織の内腔領域(例えば心臓左室の内腔領域)の断面積を演算する場合、演算対象となる内腔領域を精度よく認識する必要がある。心臓左室の内腔領域には面積演算の支障となる構造物(例えば乳頭筋)が存在する。このためこれら構造物を除去して内腔領域(乳頭筋などの構造物が除去された心腔部分)を抽出する必要がある。
【0003】
特許文献1には、内腔領域の輪郭(外縁)を精度よく認識して、結果として内腔領域そのものを精度よく抽出できる手法が開示されている。その手法は次のとおりである。まず、断層画像をモニタに表示して、ポインティングデバイスを利用して内腔領域の輪郭の目安となる境界を設定する。次に、境界上に設定した開始点からスキャンラインを放射状に延出して、そのライン上において、手動設定した境界との交点を求める。そして、この交点を中心とした検出範囲の設定を行い、検出範囲内の断層像データを閾値で二値化処理して心筋と心腔を分別し、補正すべき境界位置を検出して手動設定した境界を補正する。これにより、内腔領域の輪郭が精度よく検出され、結果として内腔領域そのものが精度よく抽出される。
【0004】
【特許文献1】
特開平11−164834号公報
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、特許文献1に記載の手法では、内腔領域の輪郭の目安となる境界をユーザが設定するなど、煩雑な装置設定操作を必要とした。
【0006】
そこで本発明は、装置設定操作が容易で、且つ、精度よく内腔領域を抽出できる超音波画像処理装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
(1)上記目的を達成するために、本発明に係る超音波画像処理装置は、組織部および内腔領域からなる対象組織を含む空間に対して超音波を送受波することで得られる、空間内の各位置に対応した複数のデータに基づいて、画像処理を施す超音波画像処理装置であって、前記各データを二値化処理することにより、各データそれぞれを実データまたは腔データに分別する二値化手段と、前記組織部に取り囲まれた領域内に属する腔データを代表点として認識し、代表点を起点とする塗りつぶし処理により、代表点を含み前記組織部に取り囲まれた領域内に存在する複数の腔データの集合である内腔データ集合を抽出する内腔データ集合抽出手段と、前記内腔データ集合に取り囲まれて孤立する実データをそれぞれ腔データに置換することにより、置換して得られた腔データと前記内腔データ集合に属する複数の腔データとからなる腔データの集合領域を前記内腔領域として抽出する内腔領域抽出手段とを有するものとする。
【0008】
上記構成において、組織部および内腔領域からなる対象組織とは、例えば心臓や血管である。そして、超音波を送受波することで得られる複数のデータは、空間内の所定面内のデータ、あるいは、空間内全域のデータのいずれでもよい。また、組織部に取り囲まれた領域としては、組織部と超音波画像の縁とで取り囲まれた領域であってもよい。さらに、塗りつぶし処理とは、起点となる腔データに隣接する腔データを探索し、探索の結果得られた腔データにさらに隣接する腔データを探索し、これを繰り返すことで得られる腔データの塊を抽出する処理である。
【0009】
上記構成により内腔領域(例えば心臓左室の内腔領域)として抽出される腔データの集合領域は、孤立する実データ(例えば心臓左室内部の乳頭筋)が取り除かれたものである。つまり、孤立する実データが除去され、精度よく内腔領域が抽出される。また、煩雑な装置設定操作も必要としない。
【0010】
望ましくは、前記内腔データ集合抽出手段は、前記対象組織に対して設定されたROI(関心領域)内の特定位置に基づいて前記代表点を設定するものとする。または、前記内腔データ集合抽出手段は、前記空間内の各位置に対応した複数のデータに基づいて形成される超音波画像の画像中心位置を特定位置として、その特定位置に基づいて前記代表点を設定するものとする。または、前記内腔データ集合抽出手段は、ユーザが指定する特定位置に基づいて前記代表点を設定するものとする。
【0011】
望ましくは、前記内腔データ集合抽出手段は、前記特定位置が実データに対応する場合、当該実データの近傍に位置するデータの中から腔データを探索し、探索の結果得られた一つの腔データを代表点に設定するものとする。上記構成によれば、特定位置が実データに対応してしまい、その特定位置を塗りつぶし処理の起点とすることができない場合においても、塗りつぶしの起点となり得る腔データが自動探索される。さらに望ましくは、前記内腔データ集合抽出手段は、前記腔データの探索において、前記特定位置に対応する実データに対してより近い位置にあるデータから次々に腔データを探索するものとする。
【0012】
望ましくは、前記内腔データ集合抽出手段は、設定された前記代表点を中心とする指定範囲内に実データが含まれる場合、新たに代表点を設定し直すものとする。代表点としては、腔データのうち、組織部に取り囲まれた領域内に属するものが必要とされる。しかし、特定位置に基づいて代表点が設定されるため、特定位置の設定の仕方によっては、代表点として設定された腔データが組織部に取り囲まれた領域内に属さない場合も考えられる。例えば、組織部そのものの内部に「ぬけ」として存在する腔データに代表点が設定される可能性がある。上記構成では、代表点を中心とする指定範囲内に実データが存在する場合、その代表点は組織部内に存在すると判断して新たに代表点を設定し直す。これにより、最終的に設定される代表点の設定精度が向上する。
【0013】
(2)また、上記目的を達成するために、本発明に係る超音波画像処理装置は、心筋および内腔領域からなる心臓の断層面に対して超音波を送受波することで得られる、断層面を構成する各ピクセルのエコー値に基づいて、画像処理を施す超音波画像処理装置であって、前記各ピクセルのエコー値を二値化処理することにより、各ピクセルそれぞれを実ピクセルまたは腔ピクセルに分別する二値化手段と、前記心筋に取り囲まれた領域内に属する腔ピクセルを代表点として認識し、代表点を起点とする塗りつぶし処理により、代表点を含み前記心筋に取り囲まれた領域内に存在する複数の腔ピクセルの集合である内腔ピクセル集合を抽出する内腔ピクセル集合抽出手段と、前記内腔ピクセル集合に取り囲まれて孤立する実ピクセルをそれぞれ腔ピクセルに置換することにより、置換して得られた腔ピクセルと前記内腔ピクセル集合に属する複数の腔ピクセルとからなる腔ピクセルの集合領域を前記内腔領域として抽出する内腔領域抽出手段と、前記内腔領域に属する腔ピクセルの個数に基づいて、前記心臓の断層面内における前記内腔領域の面積を演算する内腔面積演算手段とを有するものとする。
【0014】
上記構成によれば、内腔領域抽出手段によって抽出される腔ピクセルの集合領域は、孤立する実ピクセル(例えば、乳頭筋などの構造物に相当する)が取り除かれているため、支障となる構造物の影響がない面積演算が可能となる。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を図面に基づいて説明する。
【0016】
図1には、本発明に係る超音波画像処理装置の好適な実施形態が示されており、図1はその全体構成を示すブロック図である。図1に示す実施形態は、超音波画像処理装置内の各部(二値化処理部、内腔ピクセル集合抽出ブロック、内腔領域抽出部および内腔領域面積演算部)が超音波診断装置に組み込まれた形態である。
【0017】
送受信部12は、プローブ10を制御して、対象組織である心臓左室(心筋および内腔領域からなる)を含む空間に対して超音波を送受波する。つまり、送受信部12は送信ビームフォーマおよび受信ビームフォーマとして機能し、心臓左室の断層面を構成する複数のピクセルのエコー値を取得して二値化処理部14へ出力する。図2には、送受信部(図1の符号12)が出力する複数のピクセルで構成される心臓左室の断層画像が示されている。心臓左室は心筋40が心腔42を取り囲むように構成されている。心筋40に取り囲まれた領域内には乳頭筋などの構造物44が存在する。また、心筋40そのものの内部には正常値よりも低いエコー値部分の「ぬけ」46が存在する。
【0018】
図1に戻り、二値化処理部14は、送受信部12から出力される各ピクセルのエコー値を二値化処理することにより、各ピクセルそれぞれを実ピクセルまたは腔ピクセルに分別する。つまり、二値化処理部14は、入力された各ピクセルをエコー値に対して設定された閾値に基づいて、閾値以上の実ピクセルと閾値未満の腔ピクセルとに分別する。一般的に心腔は心筋に比べてエコー値が小さい(コントラスト剤などの影響で心腔のエコー値の方が大きくなる場合もあるが、以下の説明では心腔のエコー値の方が小さいものとして説明する)。このため、心筋に相当する値よりも小さく、且つ、心腔に相当する値よりも大きい値に閾値を設定することで、閾値に基づいて心筋と心腔を概ね分別することができる。
【0019】
図3は、二値化処理部(図1の符号14)による各ピクセルの分別結果を示す図であり、図2の断層画像に対する二値化処理の結果を示している。図3において、実ピクセル集合50は、二値化処理部が実ピクセルと判定したピクセル部分からなるピクセル集合であり、腔ピクセル集合52は、二値化処理部が腔ピクセルと判定したピクセル部分からなるピクセル集合である。図3と図2を比較すると、図3の実ピクセル集合50は、図2の心筋40および構造物44で構成されている。つまり、二値化処理により閾値以上のピクセルとして実ピクセルを抽出すると、心筋以外にも乳頭筋などの構造物が抽出されてしまう。また、図3の腔ピクセル集合52は、図2の心腔42、「ぬけ」46および背景部分で構成されている。つまり、二値化処理により閾値未満のピクセルとして腔ピクセルを抽出すると、心臓左室において心腔以外にも「ぬけ」が抽出されてしまう。
【0020】
図1に戻り、二値化処理部14による各ピクセルそれぞれの分別結果は、内腔ピクセル集合抽出ブロック16へ出力される。内腔ピクセル集合抽出ブロック16は、特定位置設定部18、代表点設定部20および塗りつぶし処理部22で構成されている。
【0021】
特定位置設定部18は、二値化処理部14が出力する複数のピクセルで構成される心臓左室の画像内に特定位置を設定する。特定位置は心臓左室に対して設定されたROI(関心領域)に基づいて設定される。例えば、ROIの中心点に設定される。通常、ROIは心臓左室全体がROI内に収まるように設定されるため、ROIの中心点として設定される特定位置は、概ね心臓左室内部の中央付近に設定される。特定位置はROIの中心点に限定されない。つまり、特定位置は心臓左室内部の中央付近に設定されるようなROI内の他の位置でもかまわない。また、特定位置は断層画像そのものの中心に設定されてもよい。心臓左室を診断する場合、通常、心臓左室を断層画像の中央に配置するため、断層画像の中心点は概ね心臓左室内部の中央付近に設定される。特定位置はディスプレイ28に表示される断層画像に基づいてユーザが設定してもよい。さらに特定位置は、二値化処理部14で抽出された複数の腔ピクセルの面積重心に設定されてもよい。
【0022】
代表点設定部20は、特定位置設定部18において心臓左室内部に設定された特定位置に基づいて代表点を設定する。代表点としては、心腔に属する腔データが必要とされる。代表点設定部20は、設定された特定位置が腔データに対応している場合、その特定位置をそのまま代表点として設定する。設定された特定位置が実データに対応している場合、代表点設定部20は、その実データの近傍に位置するデータの中から腔データを探索する。探索は、まず特定位置に対応する実データに隣接する8つの周囲データから行われる。8つの周囲データの中に腔データが存在すればその中の一つを代表点に設定する。8つの周囲データの中に腔データが存在しなければ、さらに探索範囲を広げて、8つの周囲データを取り囲む16の周囲データを探索する。このように探索範囲を段階的に広げて探索する。なお、同一段階の探索範囲内で複数の腔データが探索された場合には予め決定されている選択ルールに従って一つの腔データを決定すればよい。
【0023】
このように、代表点設定部20は、特定位置に基づいて代表点を設定するが、特定位置の設定の仕方によっては、代表点として設定された腔データが心腔に属さない場合も考えられる。例えば、心筋内部の「ぬけ」(図2の符号46)の腔データに代表点が設定されてしまう可能性がある。代表点設定部20は、代表点を中心とする指定範囲内に実データが存在するか否かによって、設定された代表点が心腔に属するか否かを判定する。心腔は主に腔データで構成されているため、設定した代表点の周囲に腔データのみが存在していれば代表点が心腔内に存在しており、一方、代表点の周囲に実データが存在すれば代表点が心筋内部の「ぬけ」であると判断する。そして、設定した代表点が心腔内に存在しないと判断した場合には新たに代表点を設定し直すことにより、最終的に代表点が心腔内に設定されるようにする。
【0024】
塗りつぶし処理部22は、代表点を起点として塗りつぶし処理を実施することで、心筋に取り囲まれた領域内に存在し且つ代表点を含む複数の腔ピクセルの集合である内腔ピクセル集合を抽出する。塗りつぶし処理とは、起点となる腔データに隣接する腔データを探索し、探索の結果得られた腔データにさらに隣接する腔データを探索し、これを繰り返すことで得られる腔データの塊を抽出する処理である。
【0025】
図4は、塗りつぶし処理部(図1の符号22)による内腔ピクセル集合の抽出結果を示す図である。図4において代表点60は、代表点設定部(図1の符号20)により、画像中央部分の腔ピクセルに設定されている。内腔ピクセル集合62は、塗りつぶし処理部(図1の符号22)により抽出されたピクセル集合である。図4に示すように、代表点60を起点とする塗りつぶし処理により、心筋に取り囲まれた領域内の腔ピクセル集合が、内腔ピクセル集合62として抽出されている。このように、複数の腔ピクセル集合(図3の符号52)の中から、心筋に取り囲まれた領域内に存在する内腔ピクセル集合62のみが抽出される。なお、心筋に取り囲まれた領域内には、内腔ピクセル集合62以外にも、内腔ピクセル集合62に取り囲まれて孤立して存在する実ピクセル集合50が存在している。
【0026】
図1に戻り、内腔領域抽出部24は、塗りつぶし処理部22により内腔ピクセル集合が抽出された画像内において、内腔ピクセル集合に取り囲まれて孤立する実ピクセルをそれぞれ腔ピクセルに置換することにより、置換して得られた腔ピクセルと内腔ピクセル集合に属する複数の腔ピクセルとからなる腔ピクセルの集合領域を内腔領域として抽出する。孤立する実ピクセルを探索してそれを腔ピクセルに置換する処理には、市販のプログラム開発言語などに用意されている関数(ペイント処理関数)を利用することが可能である。
【0027】
図5は、内腔領域抽出部(図1の符号24)による内腔領域の抽出処理を説明するための図である。塗りつぶし処理部(図1の符号22)において、内腔ピクセル集合(図4の符号62)が抽出されている。そこで図5では、腔ピクセル集合として内腔ピクセル集合62のみを示す。内腔領域抽出部は、内腔ピクセル集合62に取り囲まれて孤立する実ピクセルである孤立実ピクセル64を探索して、探索の結果得られた孤立実ピクセル64を腔ピクセルに置換する。図6には、孤立実ピクセル(図5の符号64)を腔ピクセルに置換した結果が示されている。図6に示すように、内腔領域70は、乳頭筋などの構造物が除去された心筋内部の領域となる。また、内腔領域70と残された実ピクセルとの境界として、内腔部の境界72を識別できる。
【0028】
図1に戻り、内腔領域面積演算部26は、内腔領域抽出部24によって抽出された内腔領域の面積を演算する。つまり、内腔領域に属する腔ピクセルの個数をカウントして、各ピクセルの大きさとカウントした個数とに基づいた面積演算を実施する。演算結果はディスプレイ28に表示される。なお、ディスプレイ28には、内腔領域抽出部24における抽出結果画像、つまり、図6に相当する画像を表示させてもよい。
【0029】
上述した実施形態は、超音波画像処理装置内の各部(二値化処理部、内腔ピクセル集合抽出ブロック、内腔領域抽出部および内腔領域面積演算部)が超音波診断装置に組み込まれたものであった。本発明に係る超音波画像処理装置の実施形態は上記形態に限定されるものではなく、例えば、コンピュータと超音波診断装置を組み合わせて、コンピュータ内に超音波画像処理装置の各部を構成してもよい。
【0030】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る超音波画像処理装置により、装置設定操作が容易で、且つ、精度よく内腔領域を抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明に係る超音波画像処理装置が組み込まれた超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図2】 心臓左室の断層画像を示す図である。
【図3】 二値化処理が施された心臓左室の断層画像を示す図である。
【図4】 内腔ピクセル集合の抽出結果を示す図である。
【図5】 内腔領域の抽出処理を説明するための図である。
【図6】 内腔領域の抽出結果を示す図である。
【符号の説明】
14 二値化処理部、18 特定位置設定部、20 代表点設定部、22 塗りつぶし処理部、24 内腔領域抽出部、26 内腔領域面積演算部。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an ultrasonic image processing apparatus, and more particularly to an ultrasonic image processing apparatus that extracts a lumen region inside a tissue.
[0002]
[Prior art]
An ultrasonic image is formed based on echo data obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body. For example, when a two-dimensional tomographic image is formed, each pixel value is calculated based on the level of echo data acquired in the two-dimensional echo data capturing area. When calculating the cross-sectional area of a tissue lumen region (for example, the lumen region of the left ventricle of a heart) using a two-dimensional tomographic image, it is necessary to accurately recognize the lumen region to be calculated. A structure (for example, papillary muscle) that hinders area calculation exists in the lumen region of the left ventricle. For this reason, it is necessary to remove these structures and extract a lumen region (a heart cavity portion from which structures such as papillary muscles have been removed).
[0003]
Patent Document 1 discloses a technique that can accurately recognize the contour (outer edge) of the lumen region and, as a result, accurately extract the lumen region itself. The method is as follows. First, a tomographic image is displayed on a monitor, and a boundary serving as a rough outline of the lumen region is set using a pointing device. Next, the scan line is extended radially from the start point set on the boundary, and the intersection with the manually set boundary is obtained on the line. Then, the detection range centered on this intersection is set, the tomographic image data in the detection range is binarized with a threshold value, the myocardium and the heart chamber are separated, and the boundary position to be corrected is detected and manually set Correct the boundary. Thereby, the contour of the lumen region is detected with high accuracy, and as a result, the lumen region itself is extracted with high accuracy.
[0004]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 11-164834
[Problems to be solved by the invention]
As described above, the method described in Patent Document 1 requires a complicated device setting operation such as a user setting a boundary that is a guideline for the contour of the lumen region.
[0006]
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an ultrasonic image processing apparatus that is easy to perform apparatus setting operations and that can accurately extract a lumen region.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
(1) In order to achieve the above object, an ultrasonic image processing apparatus according to the present invention is a space obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to and from a space including a target tissue composed of a tissue part and a lumen region. An ultrasonic image processing apparatus that performs image processing based on a plurality of data corresponding to each position in the data, and binarizing each of the data, thereby separating each data into actual data or cavity data Binarizing means for recognizing cavity data belonging to the area surrounded by the tissue part as a representative point, and by performing a filling process starting from the representative point in the area surrounded by the tissue part including the representative point A lumen data set extracting means for extracting a lumen data set which is a set of a plurality of cavity data existing in the above, and replacing actual data surrounded by the lumen data set with cavity data. Ri, shall have a cavity region extracting means among which extracts a set area of the cavity data composed of a plurality of lumens data belonging to the lumen dataset and lumen data obtained by replacing the said cavity region.
[0008]
In the above configuration, the target tissue including the tissue part and the lumen region is, for example, a heart or a blood vessel. The plurality of data obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves may be either data on a predetermined plane in the space or data on the entire area in the space. Further, the region surrounded by the tissue part may be a region surrounded by the tissue part and the edge of the ultrasonic image. Further, the filling process is a search for cavity data adjacent to the origin cavity data, search for cavity data further adjacent to the cavity data obtained as a result of the search, and repeat this to obtain a lump of cavity data. This is a process for extracting.
[0009]
The collection area of the cavity data extracted as the lumen area (for example, the lumen area of the left heart chamber) by the above configuration is obtained by removing the isolated actual data (for example, the papillary muscle in the left heart chamber). That is, the isolated actual data is removed, and the lumen region is extracted with high accuracy. Further, complicated apparatus setting operation is not required.
[0010]
Desirably, the lumen data set extraction means sets the representative point based on a specific position in an ROI (region of interest) set for the target tissue. Alternatively, the lumen data set extraction means sets an image center position of an ultrasonic image formed based on a plurality of data corresponding to each position in the space as a specific position, and the representative point based on the specific position Shall be set. Alternatively, the lumen data set extraction means sets the representative point based on a specific position designated by the user.
[0011]
Preferably, when the specific position corresponds to actual data, the lumen data set extraction unit searches for cavity data from data located in the vicinity of the actual data, and obtains one cavity obtained as a result of the search. Data shall be set as a representative point. According to the above configuration, even when the specific position corresponds to the actual data and the specific position cannot be used as the starting point of the filling process, the cavity data that can be the starting point of the filling is automatically searched. More preferably, the lumen data set extraction means searches for the cavity data one after another from data located closer to the actual data corresponding to the specific position in the search for the cavity data.
[0012]
Desirably, the lumen data set extraction means newly sets a representative point when actual data is included in a designated range centered on the set representative point. As representative points, those belonging to the region surrounded by the tissue part of the cavity data are required. However, since the representative point is set based on the specific position, depending on how the specific position is set, the cavity data set as the representative point may not belong to the region surrounded by the tissue part. For example, there is a possibility that a representative point is set in the cavity data existing as “skin” in the tissue part itself. In the above configuration, when actual data exists within the designated range centered on the representative point, it is determined that the representative point exists in the organization unit, and the representative point is newly set again. This improves the accuracy of setting the representative points that are finally set.
[0013]
(2) Moreover, in order to achieve the said objective, the ultrasonic image processing apparatus which concerns on this invention is a tomography obtained by transmitting / receiving an ultrasonic wave with respect to the tomographic plane of the heart which consists of a myocardium and a lumen | bore area | region. An ultrasonic image processing apparatus that performs image processing based on an echo value of each pixel constituting a surface, and binarizing the echo value of each pixel, thereby making each pixel an actual pixel or a cavity pixel Binarizing means for classifying the pixel into a region surrounded by the myocardium including the representative point by recognizing the cavity pixel belonging to the region surrounded by the myocardium as a representative point and performing a filling process starting from the representative point A lumen pixel set extracting means for extracting a lumen pixel set, which is a set of a plurality of cavity pixels existing in each, and an isolated real pixel surrounded by the lumen pixel set, respectively A lumen area extracting means for extracting, as the lumen area, a collection area of cavity pixels composed of a cavity pixel obtained by replacement and a plurality of cavity pixels belonging to the lumen pixel set by replacing with a pixel; Lumen area calculating means for calculating the area of the lumen area in the tomographic plane of the heart based on the number of cavity pixels belonging to the lumen area is provided.
[0014]
According to the above configuration, since the isolated real pixels (for example, corresponding to structures such as papillary muscles) are removed from the collective region of the cavity pixels extracted by the lumen region extraction means, a structure that hinders the operation. Area calculation without the influence of objects becomes possible.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described with reference to the drawings.
[0016]
FIG. 1 shows a preferred embodiment of an ultrasonic image processing apparatus according to the present invention, and FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration thereof. In the embodiment shown in FIG. 1, each unit (binarization processing unit, lumen pixel set extraction block, lumen region extraction unit, and lumen region area calculation unit) in the ultrasound image processing apparatus is incorporated in the ultrasound diagnostic apparatus. It is a form.
[0017]
The transmission / reception unit 12 controls the probe 10 to transmit / receive ultrasonic waves to / from a space including a left heart chamber (consisting of a myocardium and a lumen region) that is a target tissue. That is, the transmission / reception unit 12 functions as a transmission beamformer and a reception beamformer, acquires echo values of a plurality of pixels constituting the tomographic plane of the left heart ventricle, and outputs the acquired echo values to the binarization processing unit 14. FIG. 2 shows a tomographic image of the left ventricle of the heart composed of a plurality of pixels output by the transmission / reception unit (reference numeral 12 in FIG. 1). The left heart chamber is configured so that the myocardium 40 surrounds the heart chamber 42. In a region surrounded by the myocardium 40, a structure 44 such as a papillary muscle exists. In addition, there is an “unfill” 46 in the echo value portion lower than the normal value inside the myocardium 40 itself.
[0018]
Returning to FIG. 1, the binarization processing unit 14 binarizes the echo value of each pixel output from the transmission / reception unit 12, thereby classifying each pixel into an actual pixel or a cavity pixel. That is, the binarization processing unit 14 classifies each input pixel into an actual pixel that is greater than or equal to the threshold and a cavity pixel that is less than the threshold based on the threshold set for the echo value. In general, the heart chamber has a smaller echo value than the myocardium (the echo value of the heart chamber may be larger due to the influence of contrast agents, etc., but in the following explanation, the echo value of the heart chamber is smaller. As described). Therefore, by setting the threshold value to a value smaller than the value corresponding to the myocardium and larger than the value corresponding to the heart chamber, the myocardium and the heart chamber can be roughly separated based on the threshold value.
[0019]
FIG. 3 is a diagram showing the result of pixel classification performed by the binarization processing unit (reference numeral 14 in FIG. 1), and shows the result of binarization processing on the tomographic image of FIG. In FIG. 3, a real pixel set 50 is a pixel set made up of pixel portions determined by the binarization processing unit as real pixels, and a cavity pixel set 52 is created from pixel portions determined by the binarization processing unit as cavity pixels. A set of pixels. 3 is compared with FIG. 2, the real pixel set 50 in FIG. 3 includes the myocardium 40 and the structure 44 in FIG. 2. That is, when a real pixel is extracted as a pixel that is equal to or higher than the threshold by binarization processing, a structure such as a papillary muscle is extracted in addition to the myocardium. Also, the cavity pixel set 52 in FIG. 3 is composed of the heart cavity 42, “skin” 46, and background portion in FIG. 2. That is, if a cavity pixel is extracted as a pixel that is less than the threshold value by binarization processing, “don't care” is extracted in addition to the heart chamber in the left ventricle.
[0020]
Returning to FIG. 1, the classification result of each pixel by the binarization processing unit 14 is output to the lumen pixel set extraction block 16. The lumen pixel set extraction block 16 includes a specific position setting unit 18, a representative point setting unit 20, and a paint processing unit 22.
[0021]
The specific position setting unit 18 sets a specific position in the left ventricular image composed of a plurality of pixels output from the binarization processing unit 14. The specific position is set based on the ROI (region of interest) set for the left ventricle. For example, the center point of the ROI is set. Usually, since the ROI is set so that the entire left ventricle of the heart is within the ROI, the specific position set as the center point of the ROI is generally set near the center of the left heart chamber. The specific position is not limited to the center point of the ROI. In other words, the specific position may be another position in the ROI that is set near the center of the heart left chamber. The specific position may be set at the center of the tomographic image itself. When diagnosing the left ventricle of the heart, the center of the tomographic image is generally set in the vicinity of the center of the left ventricular chamber because the left ventricle of the heart is usually arranged at the center of the tomographic image. The specific position may be set by the user based on the tomographic image displayed on the display 28. Furthermore, the specific position may be set to the area centroid of the plurality of cavity pixels extracted by the binarization processing unit 14.
[0022]
The representative point setting unit 20 sets a representative point based on the specific position set in the heart left chamber by the specific position setting unit 18. As representative points, cavity data belonging to the heart cavity is required. When the set specific position corresponds to the cavity data, the representative point setting unit 20 sets the specific position as a representative point as it is. When the set specific position corresponds to the actual data, the representative point setting unit 20 searches the cavity data from the data located in the vicinity of the actual data. The search is first performed from eight surrounding data adjacent to the actual data corresponding to the specific position. If cavity data exists in the eight surrounding data, one of them is set as a representative point. If cavity data does not exist in the eight surrounding data, the search range is further expanded to search for 16 surrounding data surrounding the eight surrounding data. In this way, the search range is expanded step by step. When a plurality of cavity data are searched within the search range at the same stage, one cavity data may be determined according to a selection rule determined in advance.
[0023]
As described above, the representative point setting unit 20 sets the representative point based on the specific position. However, depending on how the specific position is set, the cavity data set as the representative point may not belong to the heart chamber. . For example, there is a possibility that a representative point is set in the cavity data of “Nuke” (symbol 46 in FIG. 2) inside the myocardium. The representative point setting unit 20 determines whether or not the set representative point belongs to the heart chamber based on whether or not actual data exists within a designated range centered on the representative point. Since the heart chamber is mainly composed of chamber data, if only the chamber data exists around the set representative point, the representative point exists in the heart chamber, while the representative point is actually around the representative point. If the data exists, it is determined that the representative point is “inner” inside the myocardium. When it is determined that the set representative point does not exist in the heart chamber, the representative point is newly set again so that the representative point is finally set in the heart chamber.
[0024]
The fill processing unit 22 performs a fill process using the representative point as a starting point, thereby extracting a lumen pixel set that is a set of a plurality of cavity pixels that exist in the region surrounded by the myocardium and include the representative point. Filling process is to search the cavity data adjacent to the starting cavity data, search the cavity data further adjacent to the cavity data obtained as a result of the search, and extract the cavity data mass obtained by repeating this It is processing to do.
[0025]
FIG. 4 is a diagram illustrating the extraction result of the lumen pixel set by the paint processing unit (reference numeral 22 in FIG. 1). In FIG. 4, the representative point 60 is set to the cavity pixel at the center of the image by the representative point setting unit (reference numeral 20 in FIG. 1). The lumen pixel set 62 is a pixel set extracted by the paint processing unit (reference numeral 22 in FIG. 1). As illustrated in FIG. 4, the cavity pixel set in the region surrounded by the myocardium is extracted as the lumen pixel set 62 by the filling process starting from the representative point 60. As described above, only the lumen pixel set 62 existing in the region surrounded by the myocardium is extracted from the plurality of cavity pixel sets (reference numeral 52 in FIG. 3). In addition to the lumen pixel set 62, there is an actual pixel set 50 that is surrounded by the lumen pixel set 62 and is isolated in the area surrounded by the myocardium.
[0026]
Returning to FIG. 1, the lumen region extraction unit 24 replaces each isolated pixel surrounded by the lumen pixel set with a cavity pixel in the image from which the lumen pixel set has been extracted by the fill processing unit 22. Thus, a collection area of cavity pixels composed of the cavity pixels obtained by the replacement and a plurality of cavity pixels belonging to the lumen pixel set is extracted as a lumen area. For the process of searching for an isolated real pixel and replacing it with a cavity pixel, a function (paint processing function) prepared in a commercially available program development language or the like can be used.
[0027]
FIG. 5 is a diagram for explaining the lumen region extraction processing by the lumen region extraction unit (reference numeral 24 in FIG. 1). In the painting processing unit (reference numeral 22 in FIG. 1), a lumen pixel set (reference numeral 62 in FIG. 4) is extracted. Therefore, in FIG. 5, only the lumen pixel set 62 is shown as the cavity pixel set. The lumen region extraction unit searches for an isolated real pixel 64 that is an isolated real pixel surrounded by the lumen pixel set 62, and replaces the isolated real pixel 64 obtained as a result of the search with a cavity pixel. FIG. 6 shows the result of replacing an isolated real pixel (reference numeral 64 in FIG. 5) with a cavity pixel. As shown in FIG. 6, the lumen region 70 is a region inside the myocardium from which structures such as papillary muscles have been removed. Further, the boundary 72 of the lumen can be identified as the boundary between the lumen region 70 and the remaining real pixels.
[0028]
Returning to FIG. 1, the lumen area calculation unit 26 calculates the area of the lumen region extracted by the lumen region extraction unit 24. That is, the number of cavity pixels belonging to the lumen area is counted, and area calculation based on the size of each pixel and the counted number is performed. The calculation result is displayed on the display 28. The display 28 may display an extraction result image in the lumen region extracting unit 24, that is, an image corresponding to FIG.
[0029]
In the embodiment described above, each unit (binarization processing unit, lumen pixel set extraction block, lumen region extraction unit, and lumen region area calculation unit) in the ultrasound image processing apparatus is incorporated in the ultrasound diagnostic apparatus. It was a thing. The embodiment of the ultrasonic image processing apparatus according to the present invention is not limited to the above-described form. For example, each part of the ultrasonic image processing apparatus may be configured in a computer by combining a computer and an ultrasonic diagnostic apparatus. Good.
[0030]
【The invention's effect】
As described above, the ultrasonic image processing apparatus according to the present invention makes it possible to easily perform apparatus setting operations and extract a lumen region with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus in which an ultrasonic image processing apparatus according to the present invention is incorporated.
FIG. 2 is a diagram showing a tomographic image of the left heart ventricle.
FIG. 3 is a diagram showing a tomographic image of the left ventricle subjected to binarization processing.
FIG. 4 is a diagram showing extraction results of a lumen pixel set.
FIG. 5 is a diagram for explaining a lumen region extraction process;
FIG. 6 is a diagram showing a result of extracting a lumen region.
[Explanation of symbols]
14 binarization processing unit, 18 specific position setting unit, 20 representative point setting unit, 22 fill processing unit, 24 lumen region extraction unit, 26 lumen region area calculation unit.

Claims (8)

組織部および内腔領域からなる対象組織を含む空間に対して超音波を送受波することで得られる、空間内の各位置に対応した複数のデータに基づいて、画像処理を施す超音波画像処理装置であって、
前記各データを二値化処理することにより、各データそれぞれを実データまたは腔データに分別する二値化手段と、
前記組織部に取り囲まれた領域内に属する腔データを代表点として認識し、代表点を起点とする塗りつぶし処理により、代表点を含み前記組織部に取り囲まれた領域内に存在する複数の腔データの集合である内腔データ集合を抽出する内腔データ集合抽出手段と、
前記内腔データ集合に取り囲まれて孤立する実データをそれぞれ腔データに置換することにより、置換して得られた腔データと前記内腔データ集合に属する複数の腔データとからなる腔データの集合領域を前記内腔領域として抽出する内腔領域抽出手段と、
を有することを特徴とする超音波画像処理装置。
Ultrasonic image processing that performs image processing based on a plurality of data corresponding to each position in the space obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to and from a space including the target tissue consisting of a tissue part and a lumen region A device,
Binarization means for separating each data into actual data or cavity data by binarizing each data;
A plurality of cavity data existing in the area surrounded by the tissue part including the representative point by recognizing the cavity data belonging to the area surrounded by the tissue part as a representative point and performing a filling process starting from the representative point. Lumen data set extraction means for extracting a lumen data set that is a set of
A set of cavity data composed of cavity data obtained by replacing the actual data surrounded and isolated by the lumen data set with the cavity data, and a plurality of cavity data belonging to the lumen data set. A lumen region extracting means for extracting a region as the lumen region;
An ultrasonic image processing apparatus comprising:
請求項1に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、前記対象組織に対して設定されたROI(関心領域)内の特定位置に基づいて前記代表点を設定することを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to claim 1,
The ultrasonic image processing apparatus, wherein the lumen data set extraction unit sets the representative point based on a specific position in an ROI (region of interest) set for the target tissue.
請求項1に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、前記空間内の各位置に対応した複数のデータに基づいて形成される超音波画像の画像中心位置を特定位置として、その特定位置に基づいて前記代表点を設定することを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to claim 1,
The lumen data set extraction unit sets an image center position of an ultrasonic image formed based on a plurality of data corresponding to each position in the space as a specific position, and sets the representative point based on the specific position An ultrasonic image processing apparatus.
請求項1に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、ユーザが指定する特定位置に基づいて前記代表点を設定することを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to claim 1,
The ultrasonic image processing apparatus, wherein the lumen data set extraction unit sets the representative point based on a specific position designated by a user.
請求項2から4のいずれか1項に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、前記特定位置が実データに対応する場合、当該実データの近傍に位置するデータの中から腔データを探索し、探索の結果得られた一つの腔データを代表点に設定することを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
When the specific position corresponds to actual data, the lumen data set extraction means searches for cavity data from data located in the vicinity of the actual data, and represents one cavity data obtained as a result of the search. An ultrasonic image processing apparatus characterized in that a point is set.
請求項5に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、前記腔データの探索において、前記特定位置に対応する実データに対してより近い位置にあるデータから次々に腔データを探索することを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to claim 5,
The lumen data set extraction means searches the cavity data one after another from data at a position closer to the actual data corresponding to the specific position in the search for the cavity data. apparatus.
請求項2から4のいずれか1項に記載の超音波画像処理装置であって、
前記内腔データ集合抽出手段は、設定された前記代表点を中心とする指定範囲内に実データが含まれる場合、新たに代表点を設定し直すことを特徴とする超音波画像処理装置。
The ultrasonic image processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
The ultrasonic image processing apparatus, wherein the lumen data set extraction unit newly sets a representative point when actual data is included in a designated range centered on the set representative point.
心筋および内腔領域からなる心臓の断層面に対して超音波を送受波することで得られる、断層面を構成する各ピクセルのエコー値に基づいて、画像処理を施す超音波画像処理装置であって、
前記各ピクセルのエコー値を二値化処理することにより、各ピクセルそれぞれを実ピクセルまたは腔ピクセルに分別する二値化手段と、
前記心筋に取り囲まれた領域内に属する腔ピクセルを代表点として認識し、代表点を起点とする塗りつぶし処理により、代表点を含み前記心筋に取り囲まれた領域内に存在する複数の腔ピクセルの集合である内腔ピクセル集合を抽出する内腔ピクセル集合抽出手段と、
前記内腔ピクセル集合に取り囲まれて孤立する実ピクセルをそれぞれ腔ピクセルに置換することにより、置換して得られた腔ピクセルと前記内腔ピクセル集合に属する複数の腔ピクセルとからなる腔ピクセルの集合領域を前記内腔領域として抽出する内腔領域抽出手段と、
前記内腔領域に属する腔ピクセルの個数に基づいて、前記心臓の断層面内における前記内腔領域の面積を演算する内腔面積演算手段と、
を有することを特徴とする超音波画像処理装置。
An ultrasonic image processing apparatus that performs image processing based on the echo value of each pixel constituting a tomographic plane obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to and from the tomographic plane of the heart consisting of the myocardium and lumen region. And
Binarizing means for binarizing the echo value of each pixel to separate each pixel into a real pixel or a cavity pixel;
A set of a plurality of cavity pixels existing in the area surrounded by the myocardium including the representative point by recognizing the cavity pixels belonging to the area surrounded by the myocardium as a representative point and performing a filling process starting from the representative point A lumen pixel set extraction means for extracting a lumen pixel set which is:
A set of cavity pixels each consisting of a cavity pixel obtained by replacing each real pixel surrounded by the lumen pixel set and isolated by a cavity pixel and a plurality of cavity pixels belonging to the lumen pixel set A lumen region extracting means for extracting a region as the lumen region;
Lumen area calculating means for calculating the area of the lumen region in the tomographic plane of the heart based on the number of cavity pixels belonging to the lumen region;
An ultrasonic image processing apparatus comprising:
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