JP4424799B2

JP4424799B2 - ３次元イメージング方法及びシステム

Info

Publication number: JP4424799B2
Application number: JP33898899A
Authority: JP
Inventors: ハーヴェイ・エリス・クライン; ウィリアム・トーマス・ハットフィールド
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 1998-12-09
Filing date: 1999-11-30
Publication date: 2010-03-03
Anticipated expiration: 2019-11-30
Also published as: DE69938892D1; JP2000279416A; EP1008864B1; US6155978A; EP1008864A2; EP1008864A3

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一般的には、医療診断の目的のために人体の解剖学的構造をイメージングすることに関する。具体的には、本発明は、人体内の血管から反射した超音波エコーの強度を検出することにより血管の３次元イメージングを行う方法及び装置に関する。
【０００２】
【発明の背景】
最も広く用いられている診断用超音波イメージングのモードに、Ｂ及びＭモード（体内の物理的構造をイメージングするのに用いられる）、ドプラ並びにカラー・フロー（後者の２つは、主として血管内等での流れ特性をイメージングするのに用いられる）がある。従来のＢモード・イメージングでは、超音波スキャナによって、ピクセルの輝度が反射エコーの強度に基づいて定められる画像が作成され、即ち反射波の振幅を用いて組織の白黒画像が形成される。
【０００３】
２次元超音波画像はしばしば、走査されている解剖学的構造の２次元的表現を観察者が視覚化することができないために解釈が困難になる。しかしながら、超音波プローブにより関心のある区域の全体を掃引し、２次元画像を蓄積して３次元ボリュームを形成すれば、解剖学的構造は、熟練した観察者又は熟練していない観察者の双方にとって遥かに視覚化し易くなる。
【０００４】
Ｂモード超音波イメージングは、スペックル（speckle ）と呼ばれる固有の画像アーティファクトを生ずる。スペックルは、多数の受信エコーの干渉パターンから形成される画像内に見られる斑点である。この斑点は主として、音波の干渉パターン内のゼロ部（null）によって生ずるが、例えばランダムな電子的ノイズなどの画像内のその他の異常によっても斑点が生じることがある。音波のゼロ部は、超音波画像の完全なダイナミック・レンジを表示するのに要求される対数圧縮によって強調される。これらのゼロ部は、画像では黒い穴として現われる。スペックル・ノイズ及びアーティファクトは、３次元超音波イメージングにおいて許容可能な視角の範囲を制限する。
【０００５】
反射エコーの和を変化させるあらゆるパラメータがスペックル・パターンを変化させるので、スペックル画像アーティファクトを減少させる多くの従来手法が存在している。これらの従来手法の実例としては、マルチ送信集束、空間的合成、周波数合成及び空間的低域通過フィルタ処理がある。マルチ送信集束、空間的合成及び周波数合成の各手法ではフレーム・レートが低下し、これに対し空間的低域通過フィルタ処理では分解能が低下する。
【０００６】
【発明の開示】
本発明の好ましい実施態様では、３次元超音波イメージングにおけるスペックル・アーティファクト・データが、関心のあるボリュームからの取得データを画像平面へ投影する前に減少させられる。この結果を得るための装置は、連続的に又は外部トリガ事象に応答して、即ち多数のスライスについて、シネ・メモリ内にＢモード画像及び／又はカラー・フロー・モード画像を収集する超音波スキャナを含んでいる。各々のスライスについてのそれぞれの関心のある領域からのデータはマスタ・コントローラへ送られ、これらのデータは「関心のあるボリューム」を形成する。マスタ・コントローラは、関心のあるボリューム内のピクセル・データに対して反復的にモルフォロジ・フィルタ処理(morphologically filtering )を行い、次いで、レイ・キャスティング(ray-casting )法を用いてモルフォロジ・フィルタ処理済みデータを複数の回転された画像平面へ反復的に投影するというアルゴリズムを実行する。
【０００７】
本発明の好ましい実施態様によれば、マスタ・コントローラは、モルフォロジ・フィルタ処理によってピクセル・データに含まれるスペックル及び／又はノイズを平滑化する。このフィルタ処理は、ピクセル・データから成るソース・データ・ボリュームの全体にわたって７点カーネルを段階移動(stepping)させることにより実行される。カーネルは、中央ピクセル値と、中央ピクセル値に隣接する６つのピクセル値、即ち、Ｘ、Ｙ及びＺ方向で隣接するそれぞれの対のピクセル値とで構成されている。カーネルは、ソース・データ・ボリューム全体にわたって段階移動してモルフォロジ・フィルタ出力値を形成し、これらの出力値が、スペックルの減少した新たなソース・データ・ボリュームを形成する。
【０００８】
本発明によるモルフォロジ・フィルタ処理を実行するアルゴリズムは、ｎ回の収縮（erosion ）演算と、これに続くｎ回の膨張（dilation）演算とを含んでおり、ここで、ｎは任意の正の整数である。好ましい実施例では、ｎ＝３である。
【０００９】
次いで、そのモルフォロジ・フィルタ処理済みピクセル・データ・ボリュームが、各々の相次ぐ画像平面へ投影される。投影された画像はスペックル及びノイズが減少しており、これらの画像はシネ・メモリに別個のフレームとして記憶され、各々のフレームは最後の背景フレームにスーパインポーズ（重ね表示）される。次いで、再構成されたこれらのフレームは、システム操作者によって選択的に表示される。画像は、物体ボリューム内の血管を明瞭に示す。シネ・モードで表示する場合には、血管が回転するので、２次元スライスをイメージングすることにより達成されるものに比べ、深さを一層充分に知覚することが出来る。
【００１０】
【好適実施態様の詳しい説明】
本発明は、図１に全体的に示す形式の超音波イメージング・システムに組み込むことができる。超音波トランスデューサ・アレイ２の個々の素子が、ビームフォーマ４によって作動されて、同じ送信特性によって同じ送信焦点位置に集束される小音波（wavelet ）を送信することによって、送信ビームを形成する。各々の送信ビームは、走査されている物体内に伝播し、物体内の超音波散乱体によって反射されてアレイに戻る。このような各回の送信ファイアリングの後に、トランスデューサ・アレイ素子によって検出されたエコー信号は、ビームフォーマ４のそれぞれの受信チャネルへ供給される。受信ビームフォーマは、マスタ・コントローラ（図１には示されていない）の指令下でエコーを追跡する。受信ビームフォーマは、受信されたエコー信号に対して適正な受信集束時間遅延を与えて、これらの信号を加算することにより、特定の送信焦点ゾーンに対応する一連のレンジ（距離）から反射した全超音波エネルギを正確に表すＲＦ（無線周波）エコー信号を形成する。ベースバンド・システムでは、ビームフォーマはまた、ヒルベルト(Hilbert )帯域通過フィルタ処理によってＲＦエコー信号をそのＩ成分とＱ成分とに変換する。次いで、これらのＩ成分及びＱ成分は、各回の送信ファイアリング毎に受信加算器（図示されていない）において加算される。代替的には、ヒルベルト帯域通過フィルタ処理をビーム加算の後に行ってもよい。随意選択により、復調器（図示されていない）によってビームフォーマ４の出力信号の周波数をシフトさせる。このことを達成する１つの方法は、入力信号に複素正弦ｅｘｐ（ｉ２πｆ_d ｔ）を乗算することであり、ここで、ｆ_d は所要の周波数シフトである。
【００１１】
ベースバンド・システムでは、Ｉ成分及びＱ成分はＢモード・プロセッサ６へ送られる。Ｂモード・プロセッサ６は、量（Ｉ² ＋Ｑ² ）^1/2 を算出することによりビーム加算後の受信信号の包絡線を形成する包絡線検波器８を含んでいる。信号の包絡線に対して対数圧縮１０等の何らかの追加的なＢモード処理を施して表示データを形成し、スキャン・コンバータ１２へ供給する。ＲＦシステムでは、包絡線検波がＲＦ信号に対して行われる。
【００１２】
一般的に述べると、表示データは、スキャン・コンバータ１２によってビデオ表示用のＸＹフォーマットへ変換される。走査変換（スキャン・コンバート）後のフレームは、ビデオ・プロセッサ１４へ渡される。ビデオ・プロセッサ１４は、ビデオ・データをビデオ表示用のグレイ・スケール又はグレイ・マップとして写像する。次いで、グレイ・スケールの画像フレームがビデオ・モニタ１６へ送られて表示される。
【００１３】
ビデオ・モニタ１６によって表示される画像は、各々のデータが表示のそれぞれのピクセルの強度又は輝度を指示しているようなデータの画像フレームから形成されている。１つの画像フレームは、例えば、２５６×２５６のデータ配列で構成されており、このデータ配列中の各々の強度データが、ピクセル輝度を指示する８ビットの二進数である。表示モニタ１６上での各々のピクセルの輝度は、周知の方式でデータ配列内の対応する要素の値を読み取ることにより、絶えず更新されている。各々のピクセルは、呼び掛け用超音波パルスに応答したそれぞれのサンプル・ボリュームの後方散乱体断面積と採用されているグレイ・マップとの関数である強度値を有する。従来の超音波イメージング・システムは、典型的には、生の音波サンプル・データの単純な伝達関数である様々なグレイ・マップを採用して、グレイ値を表示している。
【００１４】
図２に示すように、システムの制御は、ホスト・コンピュータ又はマスタ・コントローラ２２に集中されており、マスタ・コントローラ２２は、オペレータ・インタフェイス（図示されていない）を介して操作者の入力を受け取って、様々なサブシステムを制御する。マスタ・コントローラ２２はまた、システムのタイミング信号及び制御信号を発生し、これらの信号は、システム制御バス４６及び走査制御バス（図示されていない）を介して分配される。
【００１５】
スキャン・コンバータ１２は、音線(acoustic line )メモリ１８と、ＸＹ表示メモリ２０とを含んでいる。音線メモリ１８は、Ｂモード・プロセッサから処理済みのディジタル・データを受け取って、Ｂモード・データについて、極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマット又はデカルト座標リニア・アレイ・フォーマットから、ＸＹ表示メモリ２０に記憶される適当に拡縮（スケーリング）されたデカルト座標表示ピクセル・データへの座標変換を行う。Ｂモードでは、強度データがＸＹ表示メモリ２０に記憶され、各々のアドレス（番地）が３つの８ビット・ピクセルを記憶している。ビデオ・プロセッサ１４は、図形データ、画像データ及び時間線データの間で多重化を行って、ビデオ・モニタ１６上にラスタ走査フォーマットで最終的なビデオ出力信号を形成し、それに加えて様々なグレイ・スケール・マップを供給する。
【００１６】
Ｂモード・データの多数の相次ぐフレームは、先入れ先出し方式でシネ・メモリ２４に記憶されている。シネ・メモリ２４は、利用者に対して実時間で表示される画像データを絶えず取得しながらバックグラウンドで動作している循環画像バッファのように動作する。利用者がシステムをフリーズさせると、利用者は、シネ・メモリ内に過去に取得されている画像データを観察することが可能になる。シネ・メモリは、単一の画像の観察及び多数の画像ループの観察のための常駐のディジタル画像記憶、並びに様々な制御作用を提供する。単一画像のシネ再生中に表示される関心のある領域は、画像の取得中に用いられた関心のある領域である。シネ・メモリ２４はまた、マスタ・コントローラ２２を介してディジタル式保管装置へ画像を転送するためのバッファとしての役割も果たす。
【００１７】
マスタ・コントローラ２２は、中央処理装置（ＣＰＵ）４２とランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）４４とを含んでいる。ＣＰＵ４２は、強度データから成る取得ボリュームを様々な角度で捉えた多数の３次元投影画像へ変換するのに用いられるルーチンを記憶している読み出し専用メモリを組み込んでいる。ＣＰＵ４２は、システム制御バス４６を介して、ＸＹメモリ２０及びシネ・メモリ２４を制御する。具体的には、ＣＰＵ４２は、ＸＹメモリ２０からビデオ・プロセッサ１４及びシネ・メモリ２４へのピクセル・データの流れ、並びにシネ・メモリからビデオ・プロセッサ及びＣＰＵ自体へのピクセル・データの流れを制御する。強度データの各々のフレームは、被検体を通る多数の平行な走査又はスライスの１つに相当しており、ＸＹメモリ２０に記憶され、次のサイクルではビデオ・プロセッサ１４及びシネ・メモリ２４へ送信される。フレームのスタックは、走査されている物体ボリュームに相当しており、シネ・メモリ２４のセクション２４Ａに記憶される。初期化（図３の工程２６）時に、ＣＰＵ４２は、シネ・メモリ・セクション２４Ａから、関心のある物体ボリュームに対応する強度データのみを検索する。これは、関心のある物体ボリュームを横断する任意の走査から取得された各々の記憶されているフレームから、関心のある領域にある強度データのみを検索することにより達成される。このようにして、相次ぐフレームのスタックの各々からの関心のある領域に対応する強度データが、関心のあるソース・データ・ボリュームを形成する。
【００１８】
図４に模式的に示されているソース・データ・ボリュームは、物体ボリューム５２を超音波トランスデューサで走査することにより形成される。物体ボリューム５２は、各々が同じ数の物体ボリューム要素（ボクセル）ＯＶを含んでいる積み重なった連続的なスライス又はシートＯＳ₁ ，ＯＳ₂ ，…，ＯＳ_k の系列を形成するように走査される。各々のボクセルは、シート平面（例えば、ＸＹ平面）内で矩形の輪郭（プロフィール）を有しており、縦横の各辺は等しい長さＳを有し得るので、この輪郭は正方形となり得るが、シート厚Ｔは一般にいずれの辺の長さにも等しくない。このように、第１の物体スライスＯＳ₁ は、第１の多数の物体ボクセルＯＶ_i,j,1 を含んでおり、ここで、ｉ及びｊはそれぞれ、ボクセルのＸ軸及びＹ軸での位置である。同様に、第２の物体スライスＯＳ₂ は、物体ボクセルＯＶ_i,j,2 を含んでいる。任意の物体スライスＯＳ_k は、ボクセルＯＶ_i,j,k を含んでおり、ここで、ｋはこのボクセルのＺ軸での位置である。各々の物体ボクセルＯＶ_i,j,k は解析され、そのデータ値（強度、速度又はパワー）が、データ・ボリューム５４の対応するデータ・ボクセルＤＶ_i,j,k に配置される。各々の物体スライスＯＳ_k の厚み及び各々の物体ボクセル面のサイズ（ボクセルのＸＹ平面におけるサイズ）が一般に同じではない場合にも、データ・ボリューム５４は単純なｉ，ｊ，ｋ立方格子となる。即ち、物体ボリュームは、各々のボクセルについて異なるＸ、Ｙ及びＺの寸法を有していてもよいばかりでなく、任意の次元におけるボクセルの総数も必ずしも同じでなくてもよい。例えば、典型的な超音波３次元走査では、各々のスライスが２５６×２５６マトリクスのボクセルを含むようにして、１２８個のスライスを得ることができる。
【００１９】
図３に示すように、関心のある物体ボリュームに対応するピクセル・データ集合内の強度データは、スペックル・ノイズを平滑化すると共にアーティファクトを減少させるために、投影の前にモルフォロジ・フィルタ処理される（工程２８）。これにより、投影の際にスペックル・ノイズによるデータの損失が防止される。例えば、血管は、周囲の組織よりも音波反射性が小さい。従って、血管は、最小強度投影を用いてイメージングすることができる。代替的には、反転ビデオ／最小モードでは、強度データは反転されて、血管を暗く表示せずに明るく表示する。この場合には、最大強度投影を用いて血管をイメージングすることができる。所望のピクセル・データに対して明るいスペックルとなっているような最大強度の選択を防止するためには、投影の前に、これらのような明るいスペックル強度を除去するフィルタを用いればよい。モルフォロジ・フィルタ処理及び投影の両方とも、好ましくはマスタ・コントローラによって実行されるが、それぞれの専用プロセッサによって実行することもできる。
【００２０】
本発明の好ましい実施例によれば、ソース・データ・ボリュームは、ソース・データ・ボリュームの中央ピクセル値とこの中央ピクセル値に隣接する６つのピクセル値とで構成されているカーネルに対して動作するモルフォロジ・フィルタを用いて、ＣＰＵ４２（図２）によってフィルタ処理される。カーネルは、ソース・データ・ボリューム全体にわたって段階移動されて、モルフォロジ・フィルタ出力値を発生し、これらの出力値が、スペックルの減少した新たなソース・データ・ボリュームを形成する。本発明に従ってモルフォロジ・フィルタ処理を実行するアルゴリズムは、ｎ回の収縮(erosion )演算と、これに続くｎ回の膨張(dilation)演算とを含んでおり、ここで、ｎは任意の正の整数である。好ましい実施例では、ｎ＝３である。カーネルの中央ピクセル値をＤＶ_i,j,k と表わすと、±Ｘ方向で隣接するピクセル値はそれぞれＤＶ_i+1,j,k 及びＤＶ_i-1,j,k と表わされ、±Ｙ方向で隣接するピクセル値はそれぞれＤＶ_i,j+1,k 及びＤＶ_i,j-1,k と表わされ、±Ｚ方向で隣接するピクセル値はそれぞれＤＶ_i,j,k+1 及びＤＶ_i,j,k-1 と表わされる。収縮演算は次の工程を含む。各々のカーネルについて、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、Ｘ軸に沿った２つのピクセル値ＤＶ_i+1,j,k 及びＤＶ_i-1,j,k との相対的な大きさを決定する。ここには４つの可能性がある。即ち、（１）ＤＶ_i+1,j,k ＜ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i-1,j,k 、（２）ＤＶ_i+1,j,k ＞ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i-1,j,k 、（３）ＤＶ_i+1,j,k ＜ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i-1,j,k 、及び（４）ＤＶ_i+1,j,k ＞ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i-1,j,k である。そして、どの可能性が当てはまるかに応じて、プロセッサは勾配Ｇ_x を算出する。可能性（１）については、Ｇ_x ＝ＤＶ_i+1,j,k −ＤＶ_i,j,k 、可能性（２）については、Ｇ_x ＝ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i-1,j,k 、可能性（３）については、Ｇ_x ＝［（ＤＶ_i+1,j,k −ＤＶ_i,j,k ）² ＋（ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i-1,j,k ）² ］^1/2 、及び可能性（４）については、Ｇ_x ＝０とする。以上の工程をＹ方向及びＺ方向についても繰り返す。Ｙ方向については、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、２つのピクセル値ＤＶ_i,j+1,k 及びＤＶ_i,j-1,k との相対的な大きさを決定する。やはり、４つの可能性がある。即ち、（１）ＤＶ_i,j+1,k ＜ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i,j-1,k 、（２）ＤＶ_i,j+1,k ＞ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i,j-1,k 、（３）ＤＶ_i,j+1,k ＜ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i,j-1,k 、（４）ＤＶ_i,j+1,k ＞ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i,j-1,k である。そして、どの可能性が当てはまるかに応じて、プロセッサは勾配Ｇ_y を算出する。可能性（１）については、Ｇ_y ＝ＤＶ_i,j+1,k −ＤＶ_i,j,k 、可能性（２）については、Ｇ_y ＝ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i,j-1,k 、可能性（３）については、Ｇ_y ＝［（ＤＶ_i,j+1,k −ＤＶ_i,j,k ）² ＋（ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i,j-1,k ）² ］^1/2 、及び可能性（４）については、Ｇ_y ＝０である。Ｚ方向については、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、２つのピクセル値ＤＶ_i,j,k+1 及びＤＶ_i,j,k-1 との相対的な大きさを決定する。この場合にも、４つの可能性がある。即ち、（１）ＤＶ_i,j,k+1 ＜ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i,j,k-1 、（２）ＤＶ_i,j,k+1 ＞ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i,j,k-1 、（３）ＤＶ_i,j,k+1 ＜ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i,j,k-1 、及び（４）ＤＶ_i,j,k+1 ＞ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i,j,k-1 である。そして、どの場合が当てはまるかに応じて、プロセッサは次のようにして勾配Ｇ_z を算出する。即ち、可能性（１）については、Ｇ_z ＝ＤＶ_i,j,k+1 −ＤＶ_i,j,k 、可能性（２）については、Ｇ_z ＝ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i,j,k-1 、可能性（３）については、Ｇ_z ＝［（ＤＶ_i,j,k+1 −ＤＶ_i,j,k ）² ＋（ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i,j,k-1 ）² ］^1/2 、及び可能性（４）については、Ｇ_z ＝０である。次いで、プロセッサは、次の量を算出する。
【００２１】
Ｇ′＝（１／３）（Ｇ_x ²＋Ｇ_y ²＋Ｇ_z ²）^1/2
次いで、量Ｇ′をピクセル値ＤＶ_i,j,k から減算して、新たなピクセル値ＤＶ_i,j,k ′を求める。ソース・データ・ボリュームのすべての値（第１のバッファ・メモリに記憶されている）が以上の方式で収縮され終わったときに、得られた値は１回収縮データ・ボリュームを形成しており、このデータ・ボリュームは、マスタ・コントローラ内の第２のバッファ・メモリに記憶される。本発明は、１回のみの収縮（及び１回のみの膨張）を用いてソース・データ・ボリュームからスペックルを除去するような状況を網羅するに十分なだけ広範であるが、好ましい実施例によれば、ソース・データ・ボリュームは３回収縮される。即ち、１回収縮データ・ボリュームを収縮して２回収縮データ・ボリュームを形成し、このデータ・ボリュームを第１のバッファ・メモリ（又は第３のバッファ・メモリ）に記憶させることができる。次いで、２回収縮データ・ボリュームを収縮して、３回収縮データ・ボリュームを形成する（例えば、第２のバッファ・メモリに記憶させる。）。
【００２２】
所望の回数の収縮の後に、マスタ・コントローラは、同じ回数の膨張工程を実行する。膨張演算は、収縮の議論で用いたものと同じデータ値符号を用いて記述されるが、１回目の膨張で膨張されるデータ値は、ソース・データ・ボリュームからのデータ値ではなく、３回収縮データ・ボリュームからのデータ値であることを理解されたい。各回の膨張毎に、プロセッサは、データ・ボリュームの全体にわたって７つのピクセルから成るカーネルを段階移動させる。各々のカーネル毎に、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、Ｘ軸に沿った２つのピクセル値ＤＶ_i+1,j,k 及びＤＶ_i-1,j,k との相対的な大きさを決定する。この場合にも、４つの可能性がある。即ち、（１）ＤＶ_i+1,j,k ＜ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i-1,j,k 、（２）ＤＶ_i+1,j,k ＞ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i-1,j,k 、（３）ＤＶ_i+1,j,k ＜ＤＶ_i,j,k ＞ＤＶ_i-1,j,k 、及び（４）ＤＶ_i+1,j,k ＞ＤＶ_i,j,k ＜ＤＶ_i-1,j,k である。そして、どの可能性が当てはまるかに応じて、プロセッサは次のようにして勾配Ｇ_x を算出する。即ち、可能性（１）については、Ｇ_x ＝ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i-1,j,k 、可能性（２）については、Ｇ_x ＝ＤＶ_i+1,j,k −ＤＶ_i,j,k 、可能性（３）については、Ｇ_x ＝０、及び可能性（４）については、Ｇ_x ＝［（ＤＶ_i+1,j,k −ＤＶ_i,j,k ）² ＋（ＤＶ_i,j,k −ＤＶ_i-1,j,k ）² ］^1/2 とする。以上の工程をＹ方向及びＺ方向についても繰り返す。Ｙ方向については、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、２つのピクセル値ＤＶ_i,j+1,k 及びＤＶ_i,j-1,k との相対的な大きさを決定し、次いで、勾配Ｇ_y を算出する。Ｚ方向については、プロセッサは、中央ピクセル値ＤＶ_i,j,k と、２つのピクセル値ＤＶ_i,j,k+1 及びＤＶ_i,j,k-1 との相対的な大きさを決定し、次いで、勾配Ｇ_z を算出する。ここでも、プロセッサは、量Ｇ′を算出する。量Ｇ′がピクセルＤＶ_i,j,k から減算された収縮の場合とは異なり、膨張の場合には、量Ｇ′はピクセル値ＤＶ_i,j,k に加算されて、新たなピクセル値ＤＶ_i,j,k ′を形成する。３回収縮データ・ボリュームのすべての値（第２のバッファ・メモリから検索される）が以上の方式で膨張され終わったときに、得られた値は１回膨張データ・ボリュームを形成しており、このデータ・ボリュームは、第１のバッファ・メモリに記憶される。次いで、１回膨張データ・ボリュームを以上の方式で膨張して、２回膨張データ・ボリュームを形成し、このデータ・ボリュームを第２のバッファ・メモリに記憶させることができる。そして、２回膨張データ・ボリュームを膨張して、３回膨張（即ち、モルフォロジ・フィルタ処理された）データ・ボリュームを形成する（例えば、第１のバッファ・メモリに記憶させる。）。このモルフォロジ・フィルタ処理済みのデータでは、スペックルが減少している。
【００２３】
モルフォロジ・フィルタ処理に続いて、ＣＰＵ４２（図２）は、１９９３年７月６日に付与され本出願人に譲渡された米国特許第５，２２６，１１３号に開示されているレイ・キャスティング（ray-casting ）アルゴリズムを用いて、モルフォロジ・フィルタ処理済みデータ・ボリュームに対して一連の変換を実行する。相次ぐ変換は、例えば＋９０°〜−９０°の角度範囲内で、例えば１０°の間隔の角度増分で行われる最大、最小又は平均による強度、速度又はパワーの投影に相当する。但し、角度増分は１０°でなくてもよく、本発明はいかなる特定の角度範囲にも限定されない。
【００２４】
好ましい実施例に用いられるレイ・キャスティング法によれば、サンプル５０（図４を参照）の立体的に表現（レンダリング）された投影画像を、任意の視角、例えば、角度パラメータ（θ，φ）によって表される球面投影角から表示する。ここで、θは、視線５８の延長５８′がＸＹ平面に対してなす角度であり、また、φは、延長５８′に関する視線５８の角度である。
【００２５】
具体的には、図４に示すように、物体５０の画像は、ＣＰＵ４２（図２）によってデータ・ボクセルＤＶ_i,j,k の格子点から画像平面５６に向かって投影される（図３の工程３４）。便宜的に、格子点は、例えば、データ・ボリュームの原点に最も近いデータ・ボクセルの頂点としてよい。投射線６２は、物体ボリューム５２を眺める球面角度パラメータ（θ，φ）から変換された球面角度パラメータ（α，β）を持つ投影角度でデータ・ボリューム５４を出発する。これら２つの角度は、非立方体である物体ボリューム５２に対して立方体であるデータ・ボリューム５４を用いることによる幾何学的な歪みのため、同一ではない。しかしながら、投影射線６２は、データ・ボリュームのｘ軸に関して角度αをなすと共
【外１】

α及びβは、回転処理（後述する）によって、所望の視角（θ，φ）で物体ボリューム５２を眺めることに対応するように決定される（球面座標での操作を仮定している。）。射線６２の各々は、データ・ボリュームのボクセルの格子点から画像平面に向かって投射される。
【００２６】
すべての射線６２が画像平面の何らかの部分に入射するが、考察されている画像平面ピクセル６０ａの範囲内に到達した射線のみが、この画像平面ピクセルのデータに寄与することを許される。このように、物体ボリューム５２のうちの眺めている部分と、この選択された物体ボリュームを眺める視角（θ，φ）とを選択すると、データ・ボリュームの対応する部分の各々のボクセルのデータ値が、画像平面５６に向かって角度（α，β）で投射される（物体ボリュームに関して歪んだデータ・ボリュームを眺めることに対応する。）。第１のボクセル（例えば、ボクセルＤＶ_i,1,k ）のデータ値はこのようにして、選択されたθ及びφの値に従って、射線６２ａに沿って逆投影される。この射線６２ａは、ピクセル６０ａ内の位置６４ａにおいて画像平面５６に入射し、このピクセルに入射するのはこれが最初の射線であるので、入射データの強度、速度又はパワーの値が所望のピクセル６０ａに帰属される（記憶される）。データ・ボリュームの次のボクセル（例えば、ボクセルＤＶ_i,2,k ）は、ボクセルの格子点から画像平面５６上の位置６４ｂへ同じ角度（α，β）構成で投影されるその関連した射線６２ｂを有する。入射位置６４ｂが、所望のピクセル６０ａの範囲内にあるとすると、この第２の投影後の値は（最大ピクセル投影の場合には）、現在記憶されている第１の値と比較されて、より大きい方の値がピクセル６０ａについて記憶装置に配置される。平均値投影の場合には、カレントの投影後のデータ・ボクセルの値が、この投影射線が入射した画像平面のピクセルに既に記憶されている和に加算され、その和が最終的に、このピクセルについてのこれらのような入射線のカウント数で除算される。選択されたデータ・ボリュームの各々のボクセルが画像平面５６に向かって順に入って投影されるにつれて、データ・ボリュームのボクセル（例えば、ボクセルＤＶ_i,3,k ）は遂には、その関連する射線６２ｐに沿って投影されると所望のピクセル６０ａの範囲内に入射しなくなるので、そのデータ値（例えば、強度）は、ピクセル６０ａについて現在記憶されているデータ値とは比較されない。この時点で、ピクセル６０ａについての最大データ値が、特定の３次元視角（θ，φ）におけるデータのこの投影について設定される。しかしながら、射線６２ｐは実際には、入射点６４ｐを有しており、入射点６４ｐは他の画像平面ピクセル（例えば、ピクセル６０ｂ）の範囲内に位置しているので、この位置に記憶されているデータ値と比較され、比較の後に、より大きい方の値がこのピクセルについて記憶装置に返される。新たな投影を取得するときには、すべてのデータ値はゼロにリセットされる。このように、画像平面ピクセルの各々が画像投影手順の開始時にリセットされ、データ・ボリュームのボクセルのすべてが（空間の全体で、又は選択された物体ボリューム５２の部分によって設定される選択された部分で）個別に且つ順に走査される。各々のデータ・ボクセルＤＶのデータ値が、関連する射線６２を通して投影され、画像平面５６の１つのピクセル６０ａにおいて画像平面５６に入射し、ここで、各々のピクセルの最大値を射線投射されたデータ・ボリュームのボクセルの現在の値に対して比較してそのうちの大きい方を決定し、次いで、この大きい方の値が最大値画像の一部として記憶される。実際には、最大ピクセル投影の場合には、新たに投射された射線が入射した画像平面のピクセルについて既に記憶されているデータ値よりも、新たに投射されたデータ・ボクセル値の方が大きい場合にのみ、記憶されている最大値が変更される。
【００２７】
上述の手法のもう１つの面によれば、データ投影は拡縮されて（図３の工程３６）、物体ボリュームと画像平面との間のあらゆる異方性が、逆投影が完了した後の単一の組の計算のみによって除去される。図５に示すように、物体ボリューム５２は実在のボリュームである一方、データ・ボリューム５４は抽象概念であるので、第１段階では、物体ボリューム５２及びデータ・ボリューム５４の両方に関して、任意の視線方向６６が配置される角度ψと異なる角度γにおいて、立方体のデータ・ボリューム格子５４の提示によるデータ投影の歪みの量を決定することが必要である。各々のボクセルの見かけ上の寸法は、実効仰角ψ及びγが変化するにつれて変化してゆく。縦横（アスペクト）比Ａ（物体ボリューム５２内での実際のスライス厚Ｔの同じ物体ボリューム５２内での実際のピクセル・サイズＳに対する比として定義される）が１単位でなければ（即ち、物体ボクセルが、データ・ボリューム５４の場合に見られるように立方体ボクセルではないので、１単位よりも大きく又は小さくなるならば）、仰角ψ及びγは異なるものとなり、データ・ボリュームにおける実効仰角ψは、物体ボリュームにおける実際の仰角γと異なることになる。データの回転は、次の式によって得られる物体の仰角に従って行われる。
【００２８】
ψ＝ｔａｎ^-1［（１／Ａ）ｔａｎ（γ）］
この後に、仰角拡縮ファクタをすべての投影後のデータの高さに乗算することにより、投影後のデータを物体ボリュームにおいて正しい高さ（回転が水平軸の周りで行われる場合）を有するように拡縮することができる。古い投影後の画像の高さＨは、実効拡縮ファクタＥ_s によって補正することができ、ここで、
Ｅ_s ＝［（Ａｃｏｓγ）² ＋ｓｉｎ² γ］^1/2
であり、新たな高さは、Ｈ′＝Ｈ・Ｅ_s である。回転が垂直軸の周りで行われる場合には、幅についても同じことが当てはまる。
【００２９】
上述の関係を利用すると、歪みは１つの軸のみに沿ったものであるので、データ・ボリュームの角度（α，β）の回転がそれぞれ角度（θ，φ）となり、すると、角度θが角度αと等しくなる。３×３の回転行列［Ｍ］の各要素を決定することができ、２つの関連する回転角が与えられると、これらの関係を用いて、データ・ボリュームから画像平面への変換が決定される。
【００３０】
Ｘ′＝Ｍ１Ｘ＋Ｍ２Ｙ＋Ｍ３Ｚ＋ＸＯ
Ｙ′＝Ｍ４Ｘ＋Ｍ５Ｙ＋Ｍ６Ｚ＋ＹＯ
ここで、Ｍ１〜Ｍ６は、回転行列の最初の２行であり（即ち、Ｍ１＝−ｓｉｎθ、Ｍ２＝ｃｏｓθｓｉｎψ、Ｍ３＝０、Ｍ４＝−ｃｏｓθｓｉｎψ２、Ｍ５＝−ｓｉｎθｓｉｎψ、及びＭ６＝ｃｏｓψ）、Ｘ′及びＹ′は、投影された点の画像平面上での位置であり、ＸＯ及びＹＯは、画像平面の選択された部分が開始する位置である画像平面のＸ及びＹのオフセット（それぞれＸ及びＹの最低値の点を基準とする）である。データが画像平面５６へ投影された後に、異方性の物体ボクセルの影響を補正するように画像を拡縮する。ファクタＭ１〜Ｍ６は、投影の開始時（所与のθ及びφ）に予め算出しておいて（図３の工程３２）、すべての回転計算に用い得ることが理解されよう。
【００３１】
図６は、マスタ・コントローラ２２（図２）又は独立した専用プロセッサに組み込まれる上述のレイ・キャスティング法を実行する手段を示している。このような手段は、シネ・メモリ２４（図２）からのデータ入力７０ａにおいて受け取られるスライス・データを記憶する３次元データ・メモリ７０を含んでいる。各々の物体ボクセルに関連するデータは、ＣＰＵ７４からのボクセル・アドレス入力７０ｂにおいて受け取られるボクセル・アドレス入力情報に応答して、このボクセルのアドレスに記憶される。一旦、データ・メモリ手段が充填されたら（図４に示すように、物体ボリューム５２からデータ・ボリューム５４へのすべての所要データの転送に対応する）、関心のある物体ボリュームの部分が選択され、その開始頂点と、Ｘ、Ｙ及びＺ方向での範囲とを設定するデータが、ＣＰＵ７４からアドレス発生器７２の入力７２ａへ送られる。アドレスは、アドレス出力７２ｂにおいて、選択された物体ボリューム内の各々のボクセルのＸ，Ｙ，Ｚアドレスを順に与える。出力７２ｂは、データ・メモリ７０の出力データ・アドレス入力７０ｃに結合されているので、この時点でアドレス指定されたこの１つのボクセルについて記憶されているデータが、データ・メモリ出力７０ｄから供給される。ボクセルのＸ，Ｙ，Ｚのアドレスの系列はまた、回転パラメータ計算器７６の第１の入力７６ａにも供給され、回転パラメータ計算器７６は、ＣＰＵ７４を介して角度（α，β）情報を算出された行列要素Ｍ１〜Ｍ６の値として受け取って、出力７６ｃにおいて、選択された視角（θ，φ）で眺めたときの物体のこのＸ，Ｙ，Ｚピクセルに対応する画像平面ピクセルのアドレスＸ′，Ｙ′を供給する。視角（θ，φ）情報は、システムに入って、ＣＰＵ７４によって処理される。この結果は、視角行列手段７８の入力７８ｂ及び７８ｃに入れられて、その出力７８ａにおいて行列要素Ｍ１〜Ｍ６を供給し、ここから回転パラメータ計算器７６へ供給する。画像平面のピクセル・アドレスＸ′，Ｙ′は、画像平面メモリ８０として動作するフレーム・バッファのアドレス入力８０ａに現われる。同時に、データ・ボリュームから投影平面への投影後の強度データが、３次元データ・メモリの出力７０ｄから、画像平面メモリの新規データ入力８０ｂに現われる。これらのデータはまた、データ比較器８２の新規データ入力８２ａにも現われる。入力８０ａのこのアドレスについて画像平面メモリ８０に過去に保存されている強度データは、旧データ出力８０ｃに現われ、そこから比較器手段８２の旧データ入力８２ｂに現われる。入力８２ｂ及び８２ａにおける旧データ及び新規データはそれぞれ、比較器８２で比較され、入力８２ａの新規データが入力８２ｂの旧データよりも大きさが大きければ、比較器８２の出力８２ｃが、ある選択された論理条件（例えば、高論理レベル）にイネーブルされる。出力８２ｃは、画像平面メモリの置換制御データ入力８０ｄに結合されており、置換データ制御入力８０ｄが選択された論理レベルにある場合には、入力８０ａによって制御されるアドレスに記憶されているデータが変更されて、入力８０ｂの新たなデータを受け入れるようにする。このように、記憶されているデータは、（ＣＰＵ７４からの）データ／制御ポート８０ｅを介した信号等によって最初にリセットされ、新たなデータが過去に記憶されている古いデータの値を上回ったことを指示する比較に応答して、各々の画像平面ピクセル位置Ｘ′，Ｙ′毎に最大値のデータが記憶される。すべての選択されたアドレスがアドレス発生器７２によって順に走査された後に、画像平面メモリ８０に記憶されているデータをＣＰＵ７４において拡縮して、拡縮後の画像平面データを、表示、永久保存又は類似の目的のためにメモリ８０から引き出すことができる。
【００３２】
本発明の更に別の面によれば、拡縮後の画像平面データは、表示の前に写像されて、所望の輝度及びコントラストの範囲を実現する（図３の工程３８）。３次元再構成の基礎となるソース・フレームについて関心のある領域を読み込みながら、マスタ・コントローラ２２において所与の強度を有するピクセルの数のヒストグラムを随意選択により作成する。代替的には、投影後の画像を用いてヒストグラムを形成することもできる。同時に、最大ピクセル強度を決定する。各々のビン（bin ）内のピクセルの数を、ピクセルの総数の所与の百分率に達するまで計数する。このビンの数が、ピクセルの閾値となる。次いで、意図されている結果に応じてピクセル閾値よりも大きい又は小さい各々のピクセル値が所望の輝度及びコントラストの範囲に写像されるように、マップを作成する。
【００３３】
シネ・メモリ２４（図１）に記憶されている各々のスライス又はフレームからの関心のある領域のピクセルは、ＣＰＵ４２によってモルフォロジ・フィルタ処理された後に、メモリ４４（図２を参照）に記憶される。シネ・メモリに記憶されている関心のある領域のピクセルは、ここから読み出して、相次ぐピクセルとして又はピクセルの配列として、モルフォロジ・フィルタへ供給することができる。
【００３４】
以上に述べたモルフォロジ・フィルタ処理及び投影の手法は、シネ・メモリから検索された関心のあるデータ・ボリュームについてのＢモード強度データ、カラー・フロー速度データ又はパワー・データに対して別々に適用することができる。投影後の画像の各々のピクセルは、モルフォロジ・フィルタ処理及び所与の画像平面への投影によって導き出された強度データ、速度データ又はパワー・データを含む。加えて、シネ・メモリがオペレータによってフリーズされた後に、図２に示すように、ＣＰＵ４２は選択により、シネ・メモリ２４のセクション２４Ｂ内の多数の相次ぐアドレスに、ＸＹメモリ２０からの最新のフレームを記憶する。第１の投影視角についての投影後の画像データは、シネ・メモリ・セクション２４Ｂの第１のアドレスに書き込まれるので、関心のある領域の投影後の画像データは背景フレームにスーパインポーズされる。この処理は、すべての投影後の画像がシネ・メモリ・セクション２４Ｂに記憶されるまで各々の角度増分毎に繰り返される。各々の投影後の画像フレームは、変換後のデータを含んでいる関心のある領域と、随意選択により、関心のある領域を包囲する背景の周縁とで構成されており、背景の周縁は、関心のある領域の変換後のデータで上書きされていない背景フレーム・データから成っている。背景画像によって、各々の表示投影がどこから眺めたものであるかがより明瞭になる。次いで、操作者は、表示のために任意の投影後の画像を選択することができる。加えて、投影後の画像の系列を表示モニタ上で再生して、物体ボリュームが観察者の目の前で回転しているかのように物体ボリュームを表現することができる。
【００３５】
本発明の好ましい実施例によれば、この超音波イメージング・システムは、複数の異なる投影モードを有する。例えば、投影は、最大値又は最小値ピクセルを含み得る。代替的には、ピクセル・データを反転させた後に最大値を画像平面へ投影するといった血管のイメージングに有用なモードを選択してもよい。別のモードによれば、レイ・キャスティング法を用いて表面表現（サーフェス・レンダリング）を行うこともできる。
【００３６】
本発明のいくつかの好ましい特徴についてのみ図示し説明してきたが、当業者には多くの改変及び変形が想到されよう。従って、特許請求の範囲は、発明の要旨に含まれるようなすべての改変又は変形をカバーするものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】実時間超音波イメージング・システム内の主要な機能的サブシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明の好ましい実施例に従って、モルフォロジ・フィルタ処理された強度ピクセル・データの相次ぐ立体投影を含んでいるフレームを再構成する手段を示すブロック図である。
【図３】本発明の好ましい実施例に従って、モルフォロジ・フィルタ処理された強度ピクセル・データの相次ぐ立体投影を含んでいるフレームを再構成するアルゴリズムの工程を示す流れ図である。
【図４】従来技術に従って逆レイ・キャスティング投影を立体表現することに関連するサンプリングされた関心のある物体ボリューム、関連するデータ・ボリューム及び画像投影平面の略図である。
【図５】物体ボリューム及びデータ・ボリュームの類似した眺めに対応していて、且つ３次元超音波イメージングにおける所要の拡縮定数を定義するのに有用な１対の２次元幾何構成を示す略図である。
【図６】３次元超音波イメージングにおいて最大強度投影を行う手段のブロック図である。

Claims

物体ボリューム内の超音波散乱性媒体の３次元イメージングのためのシステムであって、
前記物体ボリュームに交差する走査平面内で該走査平面内の多数のサンプル・ボリュームにおいて、超音波ビームを送信すると共に、反射した超音波エコーを検出する超音波トランスデューサ・アレイと、前記散乱性媒体により反射された超音波エコーから少なくとも部分的に導かれ、その各々が前記走査平面内の前記多数のサンプル・ボリュームのそれぞれに対応するピクセル・データを取得する手段と、多数の相次ぐ走査平面の各々について、ソース・データ・ボリュームを形成するソース・ピクセル値から成るそれぞれのフレームを記憶するメモリと、（１）前記ソース・データ・ボリュームをフィルタ処理して、前記ソース・データ・ボリュームよりも少ないスペックルを有するモルフォロジ・フィルタ処理されたデータ・ボリュームを形成するモルフォロジ・フィルタ、及び（２）前記のモルフォロジ・フィルタ処理済みデータ・ボリュームを画像平面へ投影して、投影画像を表わす投影データ集合を形成するランダム・アクセス・メモリを含んでいる中央処理装置と、多数のピクセルの形態で前記投影画像を表示する表示モニタと、該表示モニタに結合されていて、該表示装置に前記投影画像を表示するためのビデオ・プロセッサと、を備え、前記モルフォロジ・フィルタは、（ａ）中央のソース・ピクセル値と、所定の方向において前記中央のソース・ピクセル値に隣接する第１及び第２のソース・ピクセル値とについての相対的な値を決定すると共に、前記方向について前記中央のソース・ピクセル値と前記第１及び第２のソース・ピクセル値のうち一方との間の差の関数である収縮勾配を算出する手段と、（ｂ）前記収縮勾配の関数として収縮量を算出する手段と、（ｃ）前記中央のソース・ピクセル値から前記収縮量を減算して、収縮後のピクセル値を形成する手段と、を含んでいる、システム。
前記モルフォロジ・フィルタは、（ａ）中央の収縮後のピクセル値と、前記方向において前記中央の収縮後のピクセル値に隣接する第１及び第２の収縮後のピクセル値とについての相対的な値を決定すると共に、前記方向について前記中央の収縮後のピクセル値と前記第１及び第２の収縮後のピクセル値のうち一方との間の差の関数である膨張勾配を算出する手段と、（ｂ）前記膨張勾配の関数として膨張量を算出する手段と、（ｃ）前記中央の収縮後のピクセル値に前記膨張量を加算して、モルフォロジ・フィルタ処理されたピクセル値を形成する手段と、を更に含んでいる請求項１に記載のシステム。
前記データ・プロセッサは、ｎ回の収縮工程及びこれに続くｎ回の膨張工程において前記ソース・データをモルフォロジ・フィルタ処理するようにプログラムされており、ここで、ｎは正の整数である請求項１に記載のイメージング・システム。
ｎ＝３である請求項３に記載のイメージング・システム。
前記データ・プロセッサにおいてプログラムされている１回目の収縮工程は、（ａ）第１、第２及び第３の方向の各々について、中央のソース・ピクセル値と、該中央のソース・ピクセル値に隣接する第１及び第２のソース・ピクセル値とについての相対的な値を決定し、前記それぞれの方向について前記中央のソース・ピクセル値と前記第１及び第２のソース・ピクセル値のうち一方との間の差の関数である第１、第２及び第３の収縮勾配をそれぞれ算出する工程と、（ｂ）前記第１、第２及び第３の収縮勾配の関数として収縮量を算出する工程と、（ｃ）前記中央のソース・ピクセル値から前記収縮量を減算して、収縮後のピクセル値を形成する工程と、を含んでいる請求項３に記載のイメージング・システム。
前記データ・プロセッサにおいてプログラムされている１回目の膨張工程は、（ａ）第１、第２及び第３の方向の各々について、中央の収縮後のピクセル値と、該中央の収縮後のピクセル値に隣接する第１及び第２の収縮後のピクセル値とについての相対的な値を決定し、前記それぞれの方向について前記中央の収縮後のピクセル値と前記第１及び第２の収縮後のピクセル値のうち一方との間の差の関数である第１、第２及び第３の膨張勾配をそれぞれ算出する工程と、（ｂ）前記第１、第２及び第３の膨張勾配の関数として膨張量を算出する工程と、（ｃ）前記中央の収縮後のピクセル値に前記膨張量を加算する工程と、を含んでいる請求項５に記載のイメージング・システム。
前記１回目の収縮工程についての前記第１の収縮勾配は、（ａ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１のソース・ピクセル値よりも大きく、且つ前記第２のソース・ピクセル値が前記中央のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記中央のソース・ピクセル値と前記第１のソース・ピクセル値との間の第１の差、（ｂ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第２のソース・ピクセル値よりも大きく、且つ前記第１のソース・ピクセル値が前記中央のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記中央のソース・ピクセル値と前記第２のソース・ピクセル値との間の第２の差、（ｃ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１及び第２のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記第１の差及び前記第２の差の平方和の平方根、及び（ｄ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１及び第２のソース・ピクセル値よりも小さいならば、ゼロのうち１つの値を含んでいる請求項６に記載のイメージング・システム。
前記１回目の膨張工程についての前記第１の膨張勾配は、（ａ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第２の収縮後のピクセル値よりも大きく、且つ前記第１の収縮後のピクセル値が前記中央の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、前記中央の収縮後のピクセル値と前記第１の収縮後のピクセル値との間の第１の差、（ｂ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第１の収縮後のピクセル値よりも大きく、且つ前記第２の収縮後のピクセル値が前記中央の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、前記中央の収縮後のピクセル値と前記第２の収縮後のピクセル値との間の第２の差、（ｃ）前記中央の収縮後のソース・ピクセル値が前記第１及び第２の収縮後のピクセル値よりも小さいならば、前記第１の差及び前記第２の差の平方和の平方根、及び（ｄ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第１及び第２の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、ゼロのうち１つの値を含んでいる請求項７に記載のイメージング・システム。
前記膨張量は、前記第１、第２及び第３の膨張勾配の平方和の平方根の関数である請求項６に記載のイメージング・システム。
前記収縮量は、前記第１、第２及び第３の収縮勾配の平方和の平方根の関数である請求項５に記載のイメージング・システム。
物体ボリューム内の超音波散乱性媒体の３次元イメージングのための方法であって、前記物体ボリュームに交差する走査平面内で該走査平面内の多数のサンプル・ボリュームへ超音波ビームを送信する工程と、前記走査平面内の前記多数のサンプル・ボリュームから反射した超音波エコーを検出する工程と、前記物体ボリュームの全体にわたって前記走査平面を走査させる工程と、前記散乱性媒体により反射された超音波エコーから少なくとも部分的に導かれ、その各々が前記多数のサンプル・ボリュームのそれぞれに対応するピクセル・データを取得する工程と、前記多数のサンプル・ボリュームの各々について、取得されたピクセル・データを記憶してソース・データ・ボリュームを形成する工程と、該ソース・データ・ボリュームをモルフォロジ・フィルタ処理して、前記ソース・データ・ボリュームよりも少ないスペックルを有するモルフォロジ・フィルタ処理済みデータ・ボリュームを形成する工程と、該モルフォロジ・フィルタ処理済みデータ・ボリュームを画像平面へ投影して、投影画像を表わす投影データ集合を形成する工程と、前記投影画像を表示する工程と、を有し、
ルフォロジ・フィルタ処理する前記工程は、ｎ回の収縮工程、及びこれに続くｎ回の膨張工程を実行する工程を含んでおり、ここで、ｎは正の整数であり、
前記収縮工程のうち１回目の収縮工程は、（ａ）第１、第２及び第３の方向の各々について、中央のソース・ピクセル値と、該中央のソース・ピクセル値に隣接する第１及び第２のソース・ピクセル値とについての相対的な値を決定し、前記それぞれの方向について前記中央のソース・ピクセル値と前記第１及び第２のソース・ピクセル値のうち一方との間の差の関数である第１、第２及び第３の収縮勾配をそれぞれ算出する工程と、（ｂ）前記第１、第２及び第３の収縮勾配の関数として収縮量を算出する工程と、（ｃ）前記中央のソース・ピクセル値から前記収縮量を減算して、収縮後のピクセル値を形成する工程と、を含んでいる前記方法。
前記膨張工程のうち１回目の膨張工程は、（ａ）第１、第２及び第３の方向の各々について、中央の収縮後のピクセル値と、該中央の収縮後のピクセル値に隣接する第１及び第２の収縮後のピクセル値とについての相対的な値を決定し、前記それぞれの方向について前記中央の収縮後のピクセル値と前記第１及び第２の収縮後のピクセル値のうち一方との間の差の関数である第１、第２及び第３の膨張勾配をそれぞれ算出する工程と、（ｂ）前記第１、第２及び第３の膨張勾配の関数として膨張量を算出する工程と、（ｃ）前記中央の収縮後のピクセル値に前記膨張量を加算する工程と、を含んでいる請求項１１に記載の方法。
前記１回目の収縮工程についての前記第１の収縮勾配は、（ａ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１のソース・ピクセル値よりも大きく、且つ前記第２のソース・ピクセル値が前記中央のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記中央のソース・ピクセル値と前記第１のソース・ピクセル値との間の第１の差、（ｂ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第２のソース・ピクセル値よりも大きく、且つ前記第１のソース・ピクセル値が前記中央のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記中央のソース・ピクセル値と前記第２のソース・ピクセル値との間の第２の差、（ｃ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１及び第２のソース・ピクセル値よりも大きいならば、前記第１の差及び前記第２の差の平方和の平方根、及び（ｄ）前記中央のソース・ピクセル値が前記第１及び第２のソース・ピクセル値よりも小さいならば、ゼロのうち１つの値を含んでいる請求項１２に記載の方法。
前記１回目の膨張工程についての前記第１の膨張勾配は、（ａ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第２の収縮後のピクセル値よりも大きく、且つ前記第１の収縮後のピクセル値が前記中央の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、前記中央の収縮後のピクセル値と前記第１の収縮後のピクセル値との間の第１の差、（ｂ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第１の収縮後のピクセル値よりも大きく、且つ前記第２の収縮後のピクセル値が前記中央の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、前記中央の収縮後のピクセル値と前記第２の収縮後のピクセル値との間の第２の差、（ｃ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第１及び第２の収縮後のピクセル値よりも小さいならば、前記第１の差及び前記第２の差の平方和の平方根、及び（ｄ）前記中央の収縮後のピクセル値が前記第１及び第２の収縮後のピクセル値よりも大きいならば、ゼロのうち１つの値を含んでいる請求項１３に記載の方法。
前記膨張量は、前記第１、第２及び第３の膨張勾配の平方和の平方根の関数である請求項１２に記載の方法。
前記収縮量は、前記第１、第２及び第３の収縮勾配の平方和の平方根の関数である請求項１１に記載の方法。