JP4531894B2 - 超音波イメージングにおける自動ドプラ角推定方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一般的には運動する超音波散乱体のイメージングに関する。具体的には、本発明は、医療診断用超音波イメージングにおいて超音波ビームと血管との間のドプラ角を決定する方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
優れた医療診断用超音波イメージング・システムには、広範なイメージング・モード・セットが必要である。これらのモードは臨床診断に用いられる主なイメージング・モードであり、それらには、タイムライン・ドプラ、カラー・フロー・ドプラ、Ｂモード及びＭモードが含まれる。Ｂモードでは、超音波イメージング・システムは、ピクセルの輝度がエコー反射の強度に基づいているような組織の２次元画像を作成する。代替的に、カラー・フロー・イメージング・モードでは、体液（例えば、血液）又は組織の運動をイメージングすることができる。ドプラ効果を用いて心臓及び血管内の血液の流れを測定することは周知である。組織又は血液から後方散乱体の速度を測定するために、後方散乱された超音波の位相シフト（移相）を用いることができる。ドプラ・シフトを異なる色を用いて表示して、流れの速度及び方向を表すこともできる。スペクトル・ドプラ・イメージング・モードでは、これらのドプラ周波数シフトのパワー・スペクトルを算出して、速度−時間波形として視覚的に表示する。
【０００３】
ドプラ超音波の主な利点の１つは、血管内の血流を非侵襲的且つ定量的に測定できることである。音波照射（insonifying ）ビームと流れ軸との間の角度（以下「ドプラ角」と呼ぶ）をθとすると、速度ベクトルの大きさを次の標準ドプラ方程式によって決定することができる。
【０００４】
ｖ＝ｃｆ_d ／（２ｆ₀ cosθ） （１）
ここで、ｃは血液中での音速であり、ｆ₀ は送信周波数であり、ｆ_d は後方散乱した超音波信号中の運動誘起ドプラ周波数シフトである。
【０００５】
Ｂモード・イメージングとスペクトル・ドプラ・イメージングとを同時に又はセグメント化された態様のいずれかで実行する従来の超音波スキャナでは、ドプラ・ビーム・カーソル（ビーム中心線）とＢモード画像の血管勾配カーソルとの間の角度を用いて、ドプラ方程式に従ってドプラ周波数シフトを速度単位へ変換する。操作者は、Ｂモード画像での血管壁の配向に基づいて血管勾配カーソルを手動で（例えば、トグル・スイッチを介して）調節することを要求される。ドプラ角の値は通常、図形（グラフィック）と共に表示される。ドプラ角の調節は、目視判定に基づいて行われるので、角度の段階のサイズが粗い場合は特に誤差を生じ易い。微細な角度調節が可能な場合には、その処理は時間がかかることがある。従って、ドプラ速度測定の精度及び効率の両方を向上させるためには、血管勾配カーソルを調節する自動的な方法が必要とされている。
【０００６】
欧州特許出願公告第ＥＰ０８４２６３８号には、血管壁を自動追尾することにより血管の直径及び立体流の測定を可能にする方法が教示されている。しかしながら、この方法は、操作者により先ず、特殊なカーソルの壁の線を、近い血管壁及び遠い血管壁に一致するまで手動で位置決めすることが必要とされる。特殊なカーソルの中央には、壁の線に平行な血管勾配線が存在している。
【０００７】
米国特許第５，６９０，１１６号には、ドプラ角の自動測定のための方法、及びこの方法を実現するための構成が教示されている。この方法は、次の基本的な工程から成っている。（１）初期点から、関心領域の全体にわたって射線の第１の等方的追尾を行って、各射線に沿った選択された点のグレイ・レベルのヒストグラムを形成するようにする。（２）ヒストグラムに対して画像処理アルゴリズムを実行して、血管壁エコーを検出するための下側閾値を得る。（３）初期点から射線の第２の追尾を行い、この間に、各々の射線の各々の点のグレイ・レベルを閾値と比較し、グレイ・レベルが閾値を上回っているような各々の射線の第１の端点をエッジ点として分類する。これにより、三角形状のセクタで構成されたいわゆる「局所マーク（local mark）」の形態での血管の表現が得られる。（４）局所マークの回帰直線の勾配を決定し、フィット(fit) した線とドプラ（ビーム）カーソルとの間のドプラ角を算出する。局所マークにおけるすべてのピクセルの座標の線形回帰が行われるので、この従来法は、近い血管壁及び遠い血管壁を表すピクセルが明瞭で且つ信頼性があるものと暗黙のうちに仮定している。結果として得られる勾配推定値の有効性は、相関の係数を照合することにより試験される。所定の許容レベル（例えば、０．５）を下回る相関は、断面の配置が不良であったことを示すものと考えられ、操作者は補正の後に再度試行しなければならない。
【０００８】
定型業務的な臨床検査では、走査平面が血管の中心軸と適正に整列していたとしても、しばしば、残響ノイズ及び／若しくは暗影によって２つの壁のうちの一方が損なわれ又は隠蔽されることがある。画像表示の知覚されるコントラストを向上させるために、非線形グレイ・マップを用いることもある。これらの理由のため、グレイ・レベルのみの閾値を用いるだけでは、エッジの誤った検出をもたらす可能性がある。更に、２つの血管壁の一方が、血管の曲率に関して、単純に走査の構成配置に起因して明瞭に現れないことも稀ではない。場合によっては、時間の許す範囲で得ることのできる最良の血管画像において、近い壁及び遠い壁が平行でないことさえあり得る。以上に述べた各状況のいずれかでドプラ速度測定を行うことが依然として必要である場合、ユーザはしばしば、より明瞭に画定される血管壁に血管勾配カーソルを整列させるか、又は血管画像のクラッタ（clutter ）の幾らかを「透視」しようと試みることにより最良の判定を下すことになる。これらのような困難な状況でのドプラ角推定を自動化するために、従来技術における公知の方法よりもロバストな方法が必要とされている。
【０００９】
【発明の概要】
本発明は、Ｂモード画像及び（利用可能であれば）カラー・フロー画像に基づく自動ドプラ角推定の方法である。この方法は、自動血管勾配測定のアルゴリズムを用いており、このアルゴリズムは先ず、サンプル・ボリューム又はレンジ・ゲート内で最適な初期点を見出し、次いで、勾配推定を行う前に、強度のみの閾値と強度差の閾値との組み合わせに基づいて最も信頼性の高いピクセル点（近い壁又は遠い壁）を探索する。Ｂモード強度データを用い、また、随意選択により、（グレイ又はカラー写像の前の）カラー・フロー速度データ又はパワー・データを用いる。このアルゴリズムは、その主たる目的は超音波スキャナにおける自動ドプラ角推定を達成することにあるが、血管の直径及び流速の計算の自動追尾の方法にもまた、適用可能である。
【００１０】
【好適実施態様の説明】
図１は、従来の超音波イメージング・システムの１つを概略的に示す。データの主経路は、トランスデューサ２からビームフォーマ・ボード４へのアナログＲＦ入力で開始する。ビームフォーマ・ボード４は、送信ビーム形成及び受信ビーム形成を受け持つ。ビームフォーマの信号入力は、トランスデューサ素子からの低レベルのアナログＲＦ信号である。ビームフォーマ・ボード４は、ビームフォーマ、復調器及びフィルタを含んでおり、取得されたデータ・サンプルから形成されるＩ（同相）及びＱ（直角位相）の２つの加算されたディジタル・ベースバンド受信ビームを出力する。これらのデータ・サンプルは、送信されたビームのそれぞれの焦点ゾーンから反射した超音波から導き出されている。Ｉ及びＱのデータは、送信波形の基本周波数ｆ₀ を中心とする周波数帯域又は基本周波数の高調波若しくは低調波周波数を通過させるフィルタ係数でプログラムされているＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタへ送られる。
【００１１】
フィルタから出力された画像データは、中央プロセッサ・サブシステムへ送られ、ここで、データ取得モードに従って処理されて、処理済ベクトル・データとして出力される。典型的には、中央プロセッサ・サブシステムは、カラー・フロー・プロセッサ６と、Ｂモード・プロセッサ８と、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０とを含んでいる。代替的には、ディジタル信号プロセッサ又はこのようなプロセッサから成るアレイが、３つすべてのモードで信号を処理するようにプログラムされていてもよい。
【００１２】
Ｂモード・プロセッサ８は、ビームフォーマ・ボード４からのＩ及びＱのベースバンド・データを対数圧縮された形態の信号包絡線へ変換する。Ｂモード機能は、信号の包絡線の時間変化する振幅をグレイ・スケールでイメージング（作像）する。ベースバンド信号の包絡線は、Ｉ及びＱが表しているベクトルの大きさである。Ｉ及びＱの位相角は、Ｂモード表示には用いられない。信号の大きさは、これら直交する成分の平方和の平方根であり、すなわち、（Ｉ² ＋Ｑ² ）^1/2 である。Ｂモード強度データは、スキャン・コンバータ１２内のＢモード音線メモリ（図示していない）へ出力される。
【００１３】
スキャン・コンバータ１２は、処理済のＢモード・ベクトル・データを受け取り、必要に応じて補間すると共に、このデータをビデオ表示用のＸＹフォーマットへ変換する。走査変換（スキャン・コンバート）されたフレームは、ビデオ・プロセッサ１４へ渡され、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・マップへ写像（マッピング）する。従来の超音波イメージング・システムは典型的には、生の画像データの単純な伝達関数である多様なグレイ・マップを用いてグレイ・レベルを表示する。次いで、これらのグレイ・スケール画像フレームを表示モニタ１６へ送って表示する。
【００１４】
モニタ１６によって表示されるＢモード画像は、画像フレームのデータから形成されており、各画像フレーム中の各々のデータは、表示装置におけるそれぞれのピクセルの強度又は輝度を示している。１つの画像フレームは、例えば、２５６×２５６のデータ配列で構成することができ、その各々の強度データはピクセルの輝度を示す８ビットの二進数である。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用いられているグレイ・マップとの関数である強度値を有している。表示画像は、イメージングしている人体を通る平面内での組織及び／又は血流を表す。
【００１５】
イメージング平面内での血液速度の実時間２次元画像を形成するために、カラー・フロー・プロセッサ６が用いられる。血管及び心臓内部空間等の内部から反射された音波の周波数は、血球の速度に比例してシフトしており、トランスデューサへ近付く血球については正にシフトし、遠ざかる血球については負にシフトする。血液速度は、特定のレンジ・ゲートにおいてファイアリング（firing）からファイアリングにかけての位相シフトを測定することにより算出される。画像内で１つのレンジ・ゲートにおいてドプラ・スペクトルを測定する代替としては、各々のベクトルに沿って多数のベクトル位置及び多数のレンジ・ゲートから平均血液速度を算出し、この情報から２次元画像を形成する。カラー・フロー・プロセッサ６は、ビームフォーマ・ボード４からの加算された左及び右の複素Ｉ／Ｑデータを受け取って処理して、操作者が画定した領域内のすべてのサンプル・ボリュームについて平均血液速度、分散（血液の乱れ（turbulence）を表す）及び正規化前の全パワーを算出する。次いで、これら３つの出力値を組み合わせて、主出力及び副出力として２つの最終出力を形成する。主出力は、速度又はパワーのいずれかである。副出力は、分散又はパワーのいずれかであり得る。どの２つの値を表示するかは、操作者が選択する表示モードによって決定される。両方の値が、スキャン・コンバータ１２内のカラー音線メモリ（図示していない）へ送られる。血液がトランスデューサの方へ向かって流れてくるときには後方散乱された周波数の変化又はシフトは増大し、血液がトランスデューサから遠ざかる向きに流れていくときには減少する。典型的には、カラー・フロー・モードは、何百もの隣接したサンプル・ボリュームのすべてを白黒の解剖学的Ｂモード画像に重ね合わせてカラー符号化して同時に表示し、各々のサンプル・ボリュームの速度を表現する。
【００１６】
ここに記載されている従来の超音波イメージング・システムのカラー・フロー・モードでは、超音波トランスデューサ・アレイが起動されて、一連のマルチ・サイクル（典型的には、４サイクル〜８サイクル）トーン・バーストを送信し、これらのトーン・バーストは、同じ送信特性で同じ送信焦点位置に焦点合わせ（フォーカス）されている。これらのトーン・バーストは、一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）でファイアリングされる。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの範囲にある。同じ送信焦点位置に焦点合わせされている一連の送信ファイアリングを「パケット（packet）」と呼ぶ。各々の送信ビームは、走査している物体を通過して伝播し、血球のような超音波散乱体によって反射される。反射信号は、トランスデューサ・アレイの各素子によって検出された後に、ビームフォーマによって受信ビームとして形成される。
【００１７】
例えば、従来のカラー・ファイアリング・シーケンスは、同じ位置に沿った一連のファイアリング（例えば、トーン・バースト）であり、各ファイアリングは、それぞれの受信信号
Ｆ₁ Ｆ₂ Ｆ₃ Ｆ₄ … Ｆ_M
を形成する。ここで、Ｆ_i はｉ番目のファイアリングについての受信信号であり、Ｍは１パケット内のファイアリングの数である。これらの受信信号はコーナ・ターナ・メモリ（corner turner memory）にロードされ、高域通過フィルタ（ウォール・フィルタ）が、各ファイアリングに跨がって各々の下降レンジ位置に対して適用され、すなわち「低速」で適用される。（１，−１）のウォール・フィルタという最も単純な例では、各々のレンジ点がフィルタ処理されて、それぞれの差信号
（Ｆ₁ −Ｆ₂ ） （Ｆ₂ −Ｆ₃ ） （Ｆ₃ −Ｆ₄ ） … （Ｆ_M-1 −Ｆ_M ）
を形成し、これらの差がカラー・フロー速度推定器へ入力される。典型的には、コーナ・ターナ・メモリ、ウォール・フィルタ及びパラメータ（例えば、速度）推定器は、カラー・フロー・プロセッサ６内に組み込まれている。
【００１８】
スキャン・コンバータ１２内のカラー音線メモリ及びＢモード音線メモリが、カラー・フロー・プロセッサ及びＢモード・プロセッサから処理済のディジタル・データをそれぞれ受け取る。スキャン・コンバータのこれらの構成要素はまた、カラー・フロー・データ及びＢモード・データを極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマット又はデカルト座標リニア・フォーマットから適当に拡縮されたデカルト座標の表示ピクセル・データへ座標変換する。この変換後のデータは、スキャン・コンバータ内のＸＹ表示メモリ（図示していない）に記憶される。カラー・フロー画像は、運動する血液等の物質の速度のカラー画像を白黒の解剖学的Ｂモード画像の上に重畳（スーパーインポーズ）することにより形成される。
【００１９】
表示したい画像が１つのＢモード・フレームと１つのカラー・フロー・フレームとの組み合わせである場合、両方のフレームをビデオ・プロセッサ１４へ渡すと、ビデオ・プロセッサ１４はＢモード・データをグレイ・マップへ写像すると共にカラー・フロー・データをカラー・マップへ写像してビデオ表示する。最終的な表示画像では、カラーのピクセル・データがグレイ・スケールのピクセル・データの上に重畳される。カラー・フロー・データ及び／又はＢモード・データの相次ぐフレームは、先入れ先出し方式でシネ・メモリ２４に記憶される。記憶は連続的であってもよいし、又は外部のトリガ事象の結果として行ってもよい。シネ・メモリ２４は、バックグラウンドで稼働する循環的な画像バッファの様なものであり、ユーザに対して実時間で表示される画像データを取り込む。利用者が（オペレータ・インタフェイス２２上の適当な装置の操作によって）システムをフリーズさせると、利用者は、シネ・メモリに以前に取り込まれている画像データを見ることができるようになる。
【００２０】
スペクトル・ドプラ・イメージングでは、Ｉ及びＱの各成分は、特定の時間区間にわたって積分（加算）された後に、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０によってサンプリングされる。加算区間及び送信バースト長は併せて、利用者によって指定されるものとしてサンプル・ボリュームの長さを画定する。「サム・アンド・ダンプ（sum and dump）」演算によれば、サンプル・ボリュームから後方散乱されたドプラ信号を効率的に得ることができる。ドプラ信号は、静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する信号内のあらゆるクラッタを除去するウォール・フィルタを通過する。次いで、フィルタ処理後の出力はスペクトル・アナライザへ供給され、アナライザは、典型的には３２乃至１２８のサンプルの移動式時間ウィンドウにわたって高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。各々のＦＦＴパワー・スペクトルが圧縮された後にスペクトル・ドプラ・プロセッサ１０によって図形／タイムライン表示メモリ１８へ出力される。ビデオ・プロセッサ１４は、圧縮されたスペクトル・ドプラ・データを、ドプラ速度（周波数）対時間のスペクトル図における特定の時間点での単一のスペクトル線として、モニタ１６に表示するためのグレイ・スケールへ写像する。
【００２１】
システム制御はホスト・コンピュータ（すなわち、マスタ・コントローラ）２０に集中化されており、ホスト・コンピュータ２０は、オペレータ・インタフェイス２２（例えば、制御パネル）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。ホスト・コンピュータ２０は、システム・レベルの制御作用を実行する。ホスト・コンピュータ２０は、オペレータ・インタフェイス２２を介して操作者からの入力と共にシステム状態の変更（例えば、モードの変更）を受け取り、適当なシステム変更を行う。システム制御バス（図示していない）が、ホスト・コンピュータから各サブシステムへのインタフェイスを提供する。スキャン・コントローラが、様々なサブシステムへ実時間（音波ベクトル・レート）制御入力を供給する。スキャン・コントローラは、音波フレーム取得用のベクトル・シーケンス及び同期オプションについてホスト・コンピュータによってプログラムされる。このように、スキャン・コントローラは、ビーム分布及びビーム密度を制御する。スキャン・コントローラは、ホスト・コンピュータによって定義されたこれらのビーム・パラメータを走査制御バス（図示していない）を介して各サブシステムへ伝達する。
【００２２】
従来のシステムは、任意の超音波画像上に図形記号を重畳する能力を有している。画像フレーム上への図形の重畳はビデオ・プロセッサ１４で達成され、ビデオ・プロセッサ１４は、スキャン・コンバータ１２内のＸＹ表示メモリから超音波画像フレームを受け取り、また図形／タイムライン表示メモリ１８から図形データを受け取る。図形データは、ホスト・コンピュータ２０によって処理され、又は代替的には、ホスト・コンピュータによって他のサブシステムと同期させられている図形プロセッサによって処理されて、図形／タイムライン表示メモリ１８へ入力される。
【００２３】
本発明によれば、ドプラ角がホスト・コンピュータによって自動的に推定される。次いで、推定されたドプラ角の値は、ドプラ周波数シフトの関数として流速を推定するためにホスト・コンピュータによって用いられる。ここで、図５を参照して説明すると、ドプラ・ビーム・カーソル（ビーム中心線）２６とＢモード画像３２内の血管３０上の血管勾配カーソル２８との間の角度が、ドプラ方程式に従ってドプラ周波数シフトを速度単位へ変換するために用いられる。ドプラ角の値は通常、図形と共に表示されている。
【００２４】
以上のことを達成するために、利用者は、オペレータ・インタフェイス２２（図１を参照）を介して図２に示すように画像３２内の血管３０上に、レンジ・ゲート頂部図形３６とレンジ・ゲート底部図形３４とから成るドプラ・レンジ・ゲート（サンプル・ボリューム）図形を位置決めした後、やはりオペレータ・インタフェイス２２上にある回転ノブを押すことにより、自動ドプラ角推定を要求する。ユーザの要求の時点で画像がフリーズされていなければ、ホスト・コンピュータは自動的に画像をフリーズさせ（図６の工程３８）、このイメージング・データのフレームをシネ・メモリに記憶させる。一旦、画像がフリーズされたら、Ｂモード画像データ及び（利用可能であれば）カラー・フロー画像データのフレームが、ホスト・コンピュータによってシネ・メモリから読み込まれる（図６の工程４０）。この画像データに基づいて、ドプラ角が算出され、ドプラ角の値及び図形が更新される。上述のように画像が自動的にフリーズ状態に強制変化させられた場合、画像はフリーズ解除されない。利用者は、自動推定されたドプラ角に満足しい場合、自動ドプラ角推定を開始するのに押した回転ノブをダイアル調節することにより血管勾配カーソルを調節することができる。（画像の自動フリーズは、実況的（live）走査が続行している間に画像データを取得することができるならば必要ではない。）
ドプラ角を自動的に算出するために、ホスト・コンピュータは図６に示すアルゴリズムを実行し、工程４０でシネ・メモリから画像データのフレームを読み込む。探索区域の中心点が、工程４２において次のようにして識別される。すなわち、ドプラ・レンジ・ゲートの中心点６８の周囲の小区域６６（図２を参照）内の多数のＢモード強度値の平均が、特定の閾値以下であれば、この位置を探索アルゴリズムの中心点として用いる。Ｂモード強度値が閾値を上回っていれば、ホスト・コンピュータは、すべての方向においてこの点から全レンジ・ゲート幅の１／２だけ外側を探索して、（血液からの散乱の典型である）最小の平均Ｂモード強度値を有する区域を決定する。この最小平均強度の区域が元の中心点区域の強度から特定の百分率だけ下回っていれば、図３に示すように、中心点をこの最小値区域の中心７０へ移動させる。
【００２５】
次いで、ホスト・コンピュータは、シネ・メモリから読み込まれた画像フレームが中心点７０（図３を参照）の位置に対応するピクセル番地（アドレス）にカラー・フロー・データを含んでいるか否かを決定する（図６の工程４４）。画像フレームが中心点に対応するカラー・フロー・データを含んでいるならば、ホスト・コンピュータは、図３に示すように、３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ角度が離隔している半径線７２に沿って中心点７０から外向きに探索する。中心から探索する距離は、Ｄｃｍである。このエッジ探索区域を図３の円７４によって示す。
【００２６】
各々の半径線７２に沿って、ホスト・コンピュータは中心点７０から探索を行い、カラー・フロー速度又はパワー・データの代わりにＢモード強度データを表示するＸ（≧２）個の点があれば、そのうちの最初の点をエッジ点として記憶する（図６の工程４６）。図４に、例としてこのようなエッジ点を長方形７６として示してある。このような点がＤｃｍの探索を終える前に又はカラーの関心領域のエッジを見出す前に見つからなければ、この半径線に沿ってエッジ点はマークされない。一旦、各々の半径線が探索され終えたら、エッジ点探索区域のうちの特定のセグメント（例えば、図４に破線で示すセグメント１）内に位置するすべてのエッジ点７６をグループ化し（工程４８）、これらを線フィット・アルゴリズムへ供給して、このアルゴリズムにより血管勾配推定値及び適合度（goodness-of-fit ）測定値の両方を形成する（工程５０）。他のセグメント（例えば、図４に実線で示すセグメント２）についてもこの工程を繰り返し、各々の場合において血管の勾配及び適合度を記録する。各セグメントは、図４に示すセグメント１及びセグメント２のように、何度かずつ互いに重なり合っていてもよい。特定のセグメントがその中に特定の最小数のエッジ点を有していなければ、このセグメントは無視される。
【００２７】
以上に加えて、このアルゴリズムはまた、３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ離隔している半径線において中心点からＢモード強度データを探索することによりＢモード・エッジ点を決定する（工程５２）。中心からの探索の距離は、Ｄｃｍである。各々の半径線に沿って、各々のＢモード強度値（それぞれのピクセルに対応している）を、この強度値自体と半径に沿った２つの隣接強度値との平均で置き換える。平均される半径線に沿ったピーク強度値及び最小強度値、並びに（１つのピクセルから次のピクセルへの）最大の差がそれぞれ記録される。ピーク強度と最小強度との間の差が特定の閾値を上回っていなければ、この射線についてはエッジ点は指定されない。ピーク強度と最小強度との間の差が閾値を上回っているならば、中心から或る特定の数の点から探索を開始して、差のみの閾値、強度のみの閾値又は差と強度とを組み合わせた閾値を上回る点（エッジ点）が見出されたときに停止する。例えば、ピクセル位置が最大強度の５０％であり、最大差の３０％であれば、このピクセル位置は差と強度とを組み合わせた閾値に合格する。そして、このエッジ点の強度が記録される。Ｄｃｍの探索を終える前に又はＢモード画像のエッジを見出す前にこのような点が見つからなければ、この半径線に沿ってエッジ点はマークされない。一旦、各々の半径線が探索され終えたら、エッジ点のうちの特定のパーセントの点が無視される。無視されたエッジ点は、最低強度に関連するエッジ点である。エッジ点探索区域の所定のセグメント内の残りのすべてのエッジ点をグループ化し（工程５４）、次いで、線フィット・アルゴリズムへ供給すると、このアルゴリズムが、血管勾配推定値及び適合度測定値の両方を形成する（工程５６）。他のセグメントについてもこの工程を繰り返し、各々の場合において血管の勾配及び適合度を記録する。各セグメントは、何度かずつ互いに重なり合っていてもよい。特定のセグメントがその中に特定の最小数のエッジ点を有していなければ、このセグメントは無視される。
【００２８】
Ｂモード・セグメントも、カラー・フロー・モード・セグメントも、血管勾配推定値を得るのに十分なエッジ点を形成しなかった場合は、距離Ｄを増加させて、アルゴリズムを再実行する。（アルゴリズムを再実行しても依然として血管勾配推定値が得られなければ、ドプラ角は不変のままにする。）
アルゴリズムのこの点において、血管勾配の推定値及びこれらの推定値の対応する適合度測定値は、（Ｂモード及び可能ならばカラー・フロー・モードについて）特定の数のセグメントについて既知となる。最良の適合度を有するセグメントを識別し（工程５８）、その血管勾配を、最良の適合度と比較して特定の差を上回らないような適合度測定値を有する他のすべての血管勾配推定値と組み合わせる（平均する）（工程６０）。しかしながら、カラーがアクティブあって、且つ最良のカラー血管勾配が特定の角度を上回っている（これは血管が幾分か垂直であることを示す）場合、この血管勾配を組み合わせるアルゴリズムにおいてカラー・データのみを用いる。これを行う理由は、幾分か垂直な血管壁は、画像データの横方向の滲み（lateral smearing）のためＢモードでは検出するのが困難であるからである。他方、カラーがアクティブでない場合は、図６の工程４６、工程４８及び工程５０は実行されず、工程６０で、Ｂモードのエッジ点から導き出された血管勾配のみを組み合わせる。
【００２９】
ホスト・コンピュータは、図５に示すような組み合わされた血管勾配カーソル２８とドプラ・ビーム・カーソル２６との間の角度を算出することによりドプラ角を決定する（図６の工程６２）。図１を参照して述べると、ホスト・コンピュータ２０は、次に、算出されたドプラ角の値を用いて、ドプラ方程式に従って速度を算出する。必要があれば、この後に、画像のフリーズを解除する（図６の工程６４）。
【００３０】
以上に述べた好ましい実施例は、説明の目的のために開示したものである。本発明の概念の変形及び改変は、当業者には容易に想到されよう。例えば、各々の半径線に沿って、（それぞれのピクセルに対応する）各々のＢモード強度値を、この強度値自体と半径に沿ったその２つの隣接強度値との平均で置き換えることができるが、統計的な変動を減少させるような適当な任意の平滑化フィルタを用いることもできる。これらのようなすべての変形及び改変は、特許請求の範囲によって包含されているものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい実施例を搭載している一般的な超音波イメージング・システムのブロック図である。
【図２】ドプラ・ビーム・カーソルを重畳した状態で血管の一部の超音波画像を示す概略線図である。
【図３】本発明の好ましい実施例によるエッジ点探索情報を重畳した状態で図２の超音波画像を示す概略線図である。
【図４】本発明の好ましい実施例によるエッジ点のセグメント化を示す概略線図である。
【図５】ドプラ・ビーム・カーソル及び血管勾配カーソルを重畳した状態で図２の超音波画像を示す概略線図である。
【図６】本発明の好ましい実施例に従って血管勾配カーソルを自動調節するアルゴリズムを示す流れ図である。
【符号の説明】
２ トランスデューサ
４ ビームフォーマ・ボード
６ カラー・フロー・プロセッサ
８ Ｂモード・プロセッサ
１０ スペクトル・ドプラ・プロセッサ
１２ スキャン・コンバータ
１４ ビデオ・プロセッサ
１６ 表示モニタ
１８ 図形／タイムライン表示メモリ
２０ ホスト・コンピュータ
２２ オペレータ・インタフェイス
２４ シネ・メモリ
２６ ドプラ・ビーム・カーソル
２８ 血管勾配カーソル
３０ 血管
３２ Ｂモード画像
３４ レンジ・ゲート底部図形
３６ レンジ・ゲート頂部図形
６６ 小区域
６８ ドプラ・レンジ・ゲートの中心点
７０ 最小平均強度区域の中心
７２ 半径線
７４ エッジ探索区域
７６ エッジ点

Claims (17)

1. 超音波送信ビームの方向と血管の軸との間のドプラ角を推定する方法であって、前記血管の超音波画像を表示する工程と、
   前記超音波画像が導き出される一フレームの画像パラメータ値であって、これらの画像パラメータ値が前記画像のそれぞれのピクセルに対応している一フレームの画像パラメータ値を記憶する工程と、
   前記画像の前記血管に重ねて、レンジ・ゲートを表す図形を配置する工程と、
   前記レンジ・ゲート内に位置する一点に対応する探索区域の中心点を識別する工程であって、該中心点を包囲する中心区域内のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値が、前記探索区域内の他の区域のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値よりも小さい平均画像パラメータ値を有するようにした工程と、
   前記中心点から伸びていて且つ前記探索区域内で所定の角度範囲にわたって角度が離隔して配置された多数の半径線の各々に沿って外向きにそれぞれのエッジ点を探索する工程であって、探索アルゴリズムに従って各々の半径線に沿って前記中心点から所定の距離まで探索する工程と、
   前記探索区域の複数のセグメントの各々の中の少なくともいくつかのエッジ点に対して線フィット・アルゴリズムを適用して、該アルゴリズムによりそれぞれの複数の血管勾配推定値及び適合度測定値を形成する工程と、
   前記複数の適合度測定値の中から最良の適合度測定値を識別する工程と、
   前記最良の適合度測定値に対応する血管勾配推定値を、前記最良の適合度測定値に対して特定の差の範囲内にある他の適合度測定値に対応する他の血管勾配推定値と組み合わせる工程と、
   前記組み合わせた結果の血管勾配と前記送信ビームの方向との関数として前記ドプラ角を決定する工程と、を有しているドプラ角推定方法。
2. 前記の組み合わせる工程は、前記最良の適合度測定値に対応する前記血管勾配推定値と前記他の血管勾配推定値とを平均する工程を含んでいる請求項１に記載の方法。
3. 更に、前記の探索する工程の後で且つ前記の適用する工程の前に行われる工程であって、
   各々のエッジ点についてそれぞれの画像パラメータ値を記憶する工程と、
   所定の閾値を下回る画像パラメータ値に対応するエッジ点を廃棄する工程と、を含んでいる請求項１に記載の方法。
4. 前記画像パラメータ値は、前記ピクセルのうち少なくともいくつかのピクセルについてのＢモード強度値を含んでいる請求項１に記載の方法。
5. 前記画像パラメータ値は、Ｂモード強度値を有する前記ピクセル以外の前記フレーム内のピクセルについてはカラー・フロー推定値を更に含んでいる請求項４に記載の方法。
6. 前記探索アルゴリズムは、各々の半径線に沿って、統計的変動を減少させる平滑化フィルタを適用する工程と、
   各々のフィルタ処理された半径線について、ピーク画像パラメータ値及び最小画像パラメータ値、並びに隣接するピクセルに対応する画像パラメータ値同士の間の最大差を記憶する工程と、
   各々の平均された半径線について、前記ピーク画像パラメータ値と最小画像パラメータ値との間の差が所定の閾値を上回っているならば、各々の半径線に沿って差基準及び値基準のうち少なくとも一方を満たしている画像パラメータ値を有する点を探索する工程と、
   該点をエッジ点として識別する工程とを含んでいる請求項４に記載の方法。
7. 前記探索アルゴリズムは、各々の半径線に沿って、カラー・フロー推定値の代わりにＢモード強度値を有するＸ個の点のうちの最初の点を探索する工程と、
   該点をエッジ点として識別する工程とを含んでいる請求項５に記載の方法。
8. 血管の超音波画像を、前記血管の上に重ねたレンジ・ゲートを表す図形と共に表示するように付勢される多数のピクセルを含んでいる表示装置と、
   前記超音波画像のそれぞれのピクセルに対応する一フレームの画像パラメータ値を記憶するメモリと、
   次の工程、すなわち（ａ）前記レンジ・ゲート内に位置する一点に対応する探索区域の中心点を識別する工程であって、該中心点を包囲する中心区域内のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値が、前記探索区域内の他の区域のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値よりも小さい平均画像パラメータ値を有するようにした工程と、
   （ｂ）前記中心点から伸びていて且つ前記探索区域内で所定の角度範囲にわたって角度が離隔して配置された多数の半径線の各々に沿って外向きにそれぞれのエッジ点を探索する工程であって、探索アルゴリズムに従って各々の半径線に沿って前記中心点から所定の距離まで探索する工程と、
   （ｃ）前記探索区域の複数のセグメントの各々の中の少なくともいくつかのエッジ点に対して線フィット・アルゴリズムを適用して、該アルゴリズムによりそれぞれの複数の血管勾配推定値及び適合度測定値を形成する工程と、
   （ｄ）前記複数の適合度測定値の中から最良の適合度測定値を識別する工程と、
   （ｅ）前記最良の適合度測定値に対応する血管勾配推定値を、前記最良の適合度測定値に対して特定の差の範囲内にある他の適合度測定値に対応する他の血管勾配推定値と組み合わせる工程と、
   （ｆ）前記組み合わせた結果の血管勾配と前記送信ビームの方向との関数として前記ドプラ角を決定する工程と、
   を実行するようにプログラムされているコンピュータと、を備えているシステム。
9. 前記の組み合わせる工程は、前記最良の適合度測定値に対応する前記血管勾配推定値と前記他の血管勾配推定値とを平均する工程を含んでいる請求項８に記載のシステム。
10. 前記コンピュータは、更に、前記の探索する工程の後で且つ前記の適用する工程の前に行われる工程であって、
    各々のエッジ点についてそれぞれの画像パラメータ値を記憶する工程と、
    所定の閾値を下回る画像パラメータ値に対応するエッジ点を廃棄する工程とを実行するようにプログラムされている請求項８に記載のシステム。
11. 前記画像パラメータ値は、前記ピクセルのうちの少なくともいくつかのピクセルについてはＢモード強度値を含んでいる請求項８に記載のシステム。
12. 前記画像パラメータ値は、Ｂモード強度値を有している前記ピクセル以外の前記フレーム内のピクセルについてはカラー・フロー推定値を更に含んでいる請求項１１に記載のシステム。
13. 前記探索アルゴリズムは、各々の半径線に沿って、各々の画像パラメータ値を、該画像パラメータ値自体と、隣接するピクセルに対応する２つの画像パラメータ値との平均で置き換える工程と、
    各々の平均された半径線について、ピーク画像パラメータ値及び最小画像パラメータ値、並びに隣接するピクセルに対応する画像パラメータ値同士の間の最大差を記憶する工程と、
    各々の平均された半径線について、前記ピーク画像パラメータ値と最小画像パラメータ値との間の差が所定の閾値を上回っているならば、各々の半径線に沿って差基準及び値基準のうち少なくとも一方を満たしている画像パラメータ値を有する点を探索する工程と、
    該点をエッジ点として識別する工程とを含んでいる請求項１１に記載のシステム。
14. 前記探索アルゴリズムは、各々の半径線に沿って、カラー・フロー推定値の代わりにＢモード強度値を有するＸ個の点のうちの最初の点である点を探索する工程と、
    該点をエッジ点として識別する工程と、を含んでいる請求項１２に記載のシステム。
15. 多数のトランスデューサ素子を含んでいる超音波トランスデューサ・アレイと、
    選択されたトランスデューサ素子をパルス駆動して、走査平面に一連の超音波送信ビームを送信する送信ビームフォーマと、
    前記トランスデューサ・アレイ内の選択されたトランスデューサ素子に結合されていて、それぞれのビーム送信に続いてそれぞれの受信信号を取得する受信ビームフォーマと、
    前記受信信号から画像パラメータ値のベクトルを形成する信号プロセッサと、
    前記ベクトルを一フレームの画像パラメータ値へ変換して、該一フレームの画像パラメータ値を前記メモリに記憶させるスキャン・コンバータと、
    前記メモリから検索された前記一フレームの画像パラメータ値をグレイ・スケール・ピクセル値へ写像するためのグレイ・スケール写像を含んでいるビデオ・プロセッサと、を更に含んでいる請求項８に記載のシステム。
16. 超音波送信ビームの方向と血管の軸との間のドプラ角を自動推定するシステムであって、
    前記血管の超音波画像を表示する手段と、
    前記超音波画像が導き出される一フレームの画像パラメータ値であって、これらの画像パラメータ値が前記画像のそれぞれのピクセルに対応している一フレームの画像パラメータ値を記憶する手段と、
    前記画像の前記血管に重ねて、レンジ・ゲートを表す図形を配置する手段と、
    前記レンジ・ゲート内に位置する一点に対応する探索区域の中心点を識別する手段であって、該中心点を包囲する中心区域内のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値が、前記探索区域内の他の区域のピクセルに対応する前記フレーム内の画像パラメータ値よりも小さい平均画像パラメータ値を有するようにした手段と、
    前記中心点から伸びていて且つ前記探索区域内で所定の角度範囲にわたって角度が離隔して配置された多数の半径線の各々に沿って外向きにそれぞれのエッジ点を探索する手段であって、探索アルゴリズムに従って各々の半径線に沿って前記中心点から所定の距離まで探索する手段と、
    前記探索区域の複数のセグメントの各々の中の少なくともいくつかのエッジ点に対して線フィット・アルゴリズムを適用して、該アルゴリズムによりそれぞれの複数の血管勾配推定値及び適合度測定値を形成する手段と、
    前記複数の適合度測定値の中から最良の適合度測定値を識別する手段と、
    前記最良の適合度測定値に対応する血管勾配推定値を、前記最良の適合度測定値に対して特定の差の範囲内にある他の適合度測定値に対応する他の血管勾配推定値と組み合わせる手段と、
    前記組み合わせた結果の血管勾配と前記送信ビームの方向との関数として前記ドプラ角を決定する手段と、とを備えているシステム。
17. 前記の組み合わせる手段は、前記最良の適合度測定値に対応する前記血管勾配推定値と前記他の血管勾配推定値とを平均する手段を含んでいる請求項１６に記載のシステム。

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