JP4550599B2 - 3次元超音波映像形成装置及び方法 - Google Patents

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Description

本発明は、対象体映像の輪郭を自動的に検出して輪郭内に存在するボリュームデータだけで3次元超音波映像を形成する装置及び方法に関するものである。
3次元超音波診断システムは、既存の2次元映像で提供することができなかった空間情報、解剖学的形態など臨床情報を提供する医療装備である。このような3次元超音波診断システムは、プローブ(probe)を通じて受信された対象体(target object)に対する信号から対象体のボリューム(volume)データを獲得(acquisition)し、獲得されたボリュームデータをスキャン変換(scan conversion)し、スキャン変換されたボリュームデータをレンダリング(rendering)してモニタ(monitor)またはスクリーン(screen)のようなディスプレイ装置に対象体の3次元超音波映像をディスプレイすることにより、3次元超音波診断システムの運営者が対象体の臨床情報を観察することができるようにする医療装備である。
周知の通り、プローブは多数の変換子(transducer)を含んでおり、それぞれの変換子に入力されるパルスの入力時間を適切に遅延させることによって、集束された超音波ビーム(beam)を送信スキャンライン(scanline)に沿って対象体に送信する。反面、対象体から反射された信号はそれぞれの変換子に互いに異なる受信時間を有しながら入力され、それぞれの変換子は入力された信号をビーム形成器(beamformer)に出力する。
ビーム形成器はそれぞれの変換子から入力された信号を適切に時間遅延させ、時間遅延した信号を合算することによって、送信スキャンライン上の集束点(focal point)で反射されたエネルギーのレベル(level)を表示する信号である受信集束ビームを出力する。ビーム形成器は多数の送信スキャンライン別受信集束ビームにより形成される対象体の断面(slice)映像を生成するまで上述したプロセスを反復する。
ボリュームデータ獲得部は、ビーム形成器から入力される対象体の断面映像である2次元超音波映像を合成することによって、対象体のボリュームデータを出力する。ボリュームデータは3次元空間に存在する対象体で反射された信号から形成されたものであって、円環体(torus)座標系の上で定義される。従って、ボリュームデータをモニタのような直交座標系を有するディスプレイ装置にレンダリングするためには、ボリュームデータの座標を変換するスキャン変換が必要であるが、これはスキャンコンバーター(scan converter)により行われる。
スキャンコンバーターにおいて、スキャン変換されたボリュームデータは通常用いられているボリュームレンダリングプロセスによりレンダリングされ、モニタのようなディスプレイ装置に3次元超音波映像でディスプレイされる。3次元超音波診断システムの運営者は、ディスプレイ装置にディスプレイされた対象体の3次元超音波映像を通じて対象体に対する臨床情報を得る。
上述した3次元超音波診断システムは産婦人科などで胎児(fetus)の形態を3次元超音波映像でディスプレイするのに最も多く活用されている。即ち、プローブで産婦の腹部をスキャニングしてその部位に対するボリュームデータを獲得した後、獲得されたボリュームデータにボリュームレンダリングプロセスを適用することによって、胎児の形態を3次元超音波映像にディスプレイする。しかし、獲得されたボリュームデータには子宮(uterus)の皮膚組織、脂肪層、羊水(liquor amnii)、浮遊物、及び胎児に対するボリュームデータが混合されているために、このようなボリュームデータにすぐボリュームレンダリングプロセスを適用する場合、胎児の形態を3次元超音波映像でディスプレイすることが非常に難しい。従って、胎児の形態を3次元超音波映像でディスプレイするために胎児とその周辺の他の領域を分離することが必要である。このために、3次元超音波診断システムの運営者は3次元超音波診断システムに搭載されたマウス、キーボードなどのような外部インターフェースを直接手動で調整することによって、図1Aに示した通り、ディスプレイ装置にディスプレイされた2次元超音波映像内の胎児の形態を取り囲む関心領域(region of interest,以下“ROI”と表現する)ボックスを生成し、外部インターフェースをもう少し精密に調整することによって、図1Bに示した通り最終的なROIボックスを生成する。また、ROIボックス内の胎児の映像から検出された輪郭(contour)内に存在するボリュームデータのみをレンダリングすることにより、胎児の3次元超音波映像をディスプレイすることができる。
しかし、上述したROIボックス生成及び対象体映像の輪郭検出は、3次元超音波診断システムの運営者により手動で行なわれるため、3次元超音波診断システムに対する運営者の熟練(expertness)の程度に応じて最終的にディスプレイされる3次元超音波映像の品質に多くの差異点が発生する。即ち、ROIボックスを生成する運営者によってROIボックスの大きさが一貫していないので、ROIボックス内の対象体を3次元超音波映像で正確に具現できないという問題点がある。
また、熟練した運営者であっても上述したROIボックスの生成及び対象体映像の輪郭検出のための作業にかなりの時間が要求されるという問題点がある。さらに、対象体に対するROIボックスが正確な大きさを有しなければ、ROIボックス内に存在するボリュームデータをレンダリングし、又はROIボックス内の対象体映像の輪郭を検出するプロセスにおいてエラー(error)が発生することがあるという問題点がある。
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、ROIボックスを自動的に生成し、ROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を自動的に検出してROIボックス生成及び対象体映像の輪郭検出に要される時間を減少させ、対象体に対するボリュームデータのレンダリング及び対象体映像の輪郭検出時に発生し得るエラーを減少させることによって、対象体に対する正確な3次元超音波映像を形成するための装置及び方法を得るものである。
本発明に係る3次元超音波映像形成装置は、2次元超音波映像にROI(region of interest)ボックスを自動生成するためのROIボックス自動生成手段、上記ROIボックス内の対象体映像の輪郭を検出するための手段、及び上記検出された輪郭内に存在する上記対象体のボリュームデータをレンダリングして3次元超音波映像を形成するための3次元超音波映像化手段を備える。
本発明に係る3次元超音波映像形成方法は、2次元超音波映像にROI(region of interest)ボックスを自動生成するROIボックス自動生成段階、上記ROIボックス内の対象体映像の輪郭を検出する段階、及び上記検出された輪郭内に存在する上記対象体のボリュームデータをレンダリングして3次元超音波映像を形成する3次元超音波映像化段階を備える。本発明のその他の特徴は以下に明らかにする。
本発明により、対象体映像に対するROIボックスを自動的に生成してROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を自動的に検出することによって、ROIボックス生成及び対象体映像の輪郭検出に要される時間を減少させることができる。また、自動的に生成されたROIボックスの大きさの適合性及びROIボックス内の対象体映像から輪郭を検出することができるかを判断することによって、対象体に対するボリュームデータのレンダリング及び対象体映像の輪郭検出時に発生され得る誤りを減少させ、対象体に対するより正確な3次元超音波映像を3次元超音波診断システムの運営者に提供することができる。
以下では、図2〜図9を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図2は、本発明の実施の形態による3次元超音波映像形成装置の概略的な構成を示す。本発明の3次元超音波映像形成装置3は、ROIボックス生成部31、第1判断部33、第2判断部35、輪郭検出部37、及び3次元映像化部39を備える。このような3次元超音波映像形成装置3は、3次元超音波診断システムに搭載されたコントロールパネル(control panel)(図示せず)の“3D”キー(key)が運営者により活性化されることによって動作する。
3次元超音波診断システムに搭載されたコントロールパネルの“3D”キーが運営者により活性化されれば、3次元超音波診断システムのプローブ、ビーム形成器、ボリュームデータ獲得部を通じて獲得された対象体に対するボリュームデータの中でボリュームデータの中心領域に位置する対象体の2次元超音波映像がB−モード(brightness mode)状態でディスプレイ装置(図示せず)にディスプレイされる。ここで、B−モードは対象体から反射された信号のエネルギーを明るさのレベルとしてディスプレイするモードを意味する。ROIボックス生成部31は、ディスプレイ装置にディスプレイされた2次元超音波映像にROIボックスを自動的に生成する。第1判断部33はROIボックス生成部31により自動的に生成されたROIボックスの大きさの適合性(suitability)を判断し、第2判断部35はROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を検出することができるかを判断する。輪郭検出部37は、ROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を検出し、3次元映像化部39はボリュームデータ獲得部に格納されているボリュームデータの中から対象体映像の輪郭内に存在するボリュームデータのみを選択してレンダリングすることにより、対象体の3次元超音波映像を形成する。
ここで、3次元超音波診断システムのディスプレイ装置にディスプレイされた2次元超音波映像にROIボックスを自動的に生成するROIボックス生成部31に対して図3〜図5を参照して説明することにする。
図3は図2に示したROIボックス生成部31の詳細ブロック図を示す。図3に示した通り、ROIボックス生成部31は、2次元超音波映像を対象体映像と対象体周辺の背景映像に分割するための映像分割部311、2次元超音波映像に予め設定された大きさのROIボックスを設定するためのROIボックス設定部313、及びROIボックスの大きさを調整するためのROIボックス調整部315を備える。
一般に、対象体のボリュームデータを形成する2次元超音波映像には、スペックル雑音(speckle noise)のように対象体に対する明確な3次元超音波映像の具現を難しくする原因が存在するので、これを除去する過程が優先的に先行しなければならない。映像分割部311は、予め設定されたフィルターを用いて2次元超音波映像をフィルタリングすることによって、2次元超音波映像に存在するスペックル雑音を除去する。本発明の実施の形態においては、2次元超音波映像内の対象体のエッジ(edge)は保存しながらスペックル雑音のみを除去することができる機能を有するLeeフィルターを用いる。
次に、映像分割部311は、スペックル雑音が除去された2次元超音波映像に対する2値化(binarization)しきい値(threshold value)を設定し、設定されたしきい値を基準に2次元超音波映像を2値化して二つのクラス(class)に分割する。例えば、0から255のピクセル値を有する2次元超音波映像の予め設定されたしきい値をtと仮定すれば、2次元超音波映像は{0,1,2,…,t}のピクセル値を有するクラスと{t,t+1,t+2,…,255}のピクセル値を有するクラスに分割される。映像分割部311は2次元超音波映像を第1の2値化しきい値(t1)に基づいて2値化することによって、対象体映像と背景映像に第1分割し、第1分割された背景映像を新たに設定された第2の2値化しきい値(t2)に基づいて2値化することによって、対象体映像と背景映像に第2分割し、第2分割された背景映像を新たに設定された第3の2値化しきい値(t3)に基づいて2値化することによって、対象体映像と背景映像に第3分割する。このような映像分割プロセスを反復的に行うことによって、映像分割部311はディスプレイ装置に最初にディスプレイされた2次元超音波映像から対象体の映像及び対象体周辺の背景映像をより正確に分割することができる。最終的に、映像分割部311は映像分割された結果をROIボックス調整部315に出力する。2次元超音波映像に対して1回及び20回の映像分割プロセスを反復した結果の例として、図4Aはディスプレイ装置に最初にディスプレイされた2次元超音波映像、図4Bは上述した映像分割プロセスを1回行った結果、そして図4Cは上述した映像分割プロセスを20回行った結果を示す。
ROIボックス設定部313は、ディスプレイ装置に最初にディスプレイされた2次元超音波映像に生成される4つの境界ラインで構成されるROIボックスの大きさを設定してROIボックス調整部315に出力する。一般に、ROIボックスの大きさは、3次元超音波映像でディスプレイしようとする対象体の種類に応じて予め設定されている。
ROIボックス調整部315は、ROIボックス内に存在する対象体映像の大きさに適するようにROIボックス設定部313により設定されたROIボックスの大きさを調整する。この時、対象体映像の特性はROIボックスの大きさを調整するための重要な要素となるが、このような映像の特性を最も明確に提供する対象体の例として胎児を挙げることができる。即ち、大部分の胎児の映像は胎児の顔と体の境界部分に谷(valley)が存在し、胎児の顔表面は胎児の体の表面に比べて屈曲(curvedness)が多く、胎児の顔の長さが胎児の体の長さより長いという特性を有する。図5を参照し、ROIボックス調整部315が胎児の全体映像に対するROIボックスの大きさを胎児の顔の映像に対するROIボックスの大きさに自動的に調整する例を説明することにする。
まず、ROIボックス調整部315は、映像分割部311から入力される図4Cの通り、映像分割された2次元超音波映像の中からROIボックス設定部313により設定された大きさのROIボックス内に存在する胎児の映像のみを選択し、選択された胎児の映像に対して2値化しきい値を設定し、映像分割された2次元超音波映像を図5Aに示した通り設定されたしきい値を適用して2値化する。次に、ROIボックス調整部315は、胎児の映像の2値化領域の中から雑音領域を除去することによって、図5Bに示した通り胎児の映像の一部分と判断される2値化領域のみ検出する。詳細に説明すれば、ROIボックス調整部315は図5Bに示した2値化領域それぞれの明度値を調査してその平均を計算し、計算された平均明度値以下の明度値を有する2値化領域を雑音領域とみなして除去する。また、平均明度値より高い明度値を有する雑音領域が存在することもあり得るため、ROIボックス調整部315は2値化領域の大きさに対するしきい値を設定することによって、しきい値以下の大きさを有する2値化領域を雑音領域とみなして除去する。
2値化領域の中から雑音領域が除去されれば、ROIボックス調整部315は検出された2値化領域の上端表面に該当するピクセルからROIボックス設定部313により設定されたROIボックスの下端境界ラインに該当するピクセル間に存在する全てのピクセルに“255”のピクセル値を付与することによって、図5Cに示した通り胎児に対する2値化映像を生成する。次に、ROIボックス調整部315は図5Cに示した2値化映像を用いて図5Dに示したような2値化映像に対する表面曲線を生成する。その後、ROIボックス調整部315は、表面曲線上で互いに隣接する極大(relative maximum)点と極小(relative minimum)点を共に調査して胎児の映像の顔と体の間の谷に対応する極小点を指定する。
図5Dに示した通り、胎児の映像の顔と体の間の谷に対応する極小点(N2)が指定されれば、ROIボックス調整部315は表面曲線の開始点(N1)及び終了点(N3)を指定することによって、表面曲線を2つの領域([N1,N2]及び[N2,N3])に分離する。次に、ROIボックス調整部315は表面曲線の領域[N1,N2]及び[N2,N3]に存在する極大点の個数を計算し、さらに多くの個数の極大点を有する領域を胎児の顔がある領域に決定する。一般に、胎児の映像の特性上、胎児の顔の表面は胎児の体の表面に比べて屈曲が多いため、表面曲線の中うち胎児の顔の表面に該当する領域で極大点の個数がさらに多く計算される。
胎児の顔の領域が決定されれば、ROIボックス調整部315はROIボックスの左側境界ラインを表面曲線の極小点(N2)が存在する位置まで移動させ、ROIボックスの右側境界ラインを表面曲線の右側境界位置まで移動させる。その結果、ROIボックス調整部315はROIボックス設定部313により設定されたROIボックスの左/右の境界位置を胎児の映像の顔の大きさに適するように自動的に調整する。図5Eはディスプレイ装置にディスプレイされた2次元超音波映像に設定されたROIボックスの左/右境界ラインがROIボックス調整部315により自動的に調整される例を示す。
胎児の顔の映像に対するROIボックスの左/右境界ラインが調整されれば、ROIボックス調整部315は調整されたROIボックス内に存在する胎児の顔の映像に対して上述した2値化、雑音領域除去、2値化映像生成、及び表面曲線生成プロセスを行う。この時、胎児の顔に対する2値化映像を生成するために、ROIボックス調整部315は胎児の顔の映像から検出された2値化領域の左側表面に該当するピクセルからROIボックス調整部315により調整されたROIボックスの右側境界ラインに該当するピクセル間に存在する全てのピクセルに“255”のピクセル値を付与する。
次に、ROIボックス調整部315は、ROIボックスの上端境界ラインをROIボックスの下端境界ライン側へ移動させながらROIボックスの上端境界ラインに最も近接した表面曲線上のピクセルが存在する位置をROIボックスの新たな上端境界ラインの位置として決定する。また、ROIボックス調整部315はROIボックスの下端境界ラインをROIボックスの上端境界ライン側へ移動させながらROIボックスの下端境界ラインに最も近接した表面曲線上のピクセルが存在する位置をROIボックスの新たな下端境界ラインの位置として決定する。図5Fはディスプレイ装置にディスプレイされた胎児全体の映像に対して設定されたROIボックスがROIボックス調整部315により胎児の顔の映像に対するROIボックスに最終的に調整された例を示す。ROIボックス調整部315はROIボックスの大きさが調整された2次元超音波映像を図2に示した第1判断部33に出力する。
説明の便宜上、映像の特性を明確に提供する胎児の映像を例に挙げながらROIボックス生成部31で行われるプロセスに対して説明したが、上述したROIボックス生成プロセスを用いて2次元超音波映像内の任意の対象体に設定されたROIボックスの境界ラインを自動的に補正することによって、ROIボックスの大きさを対象体の大きさに適するように調整することができる。
図2に示した第1判断部33は、ROIボックス生成部31で生成された対象体映像に対するROIボックス大きさの適合性(suitability)の如何を判断する。一般に、ROIボックス生成部31で生成されたROIボックスの大きさは対象体映像の種類別にある程度同じような大きさを有する。従って、第1判断部33は、3次元超音波診断システムに搭載されたメモリ(図示せず)から対象体映像の種類別に予め設定された標準ヒストグラムを選択し、選択された標準ヒストグラムとROIボックス生成部31から入力されたROIボックス内の対象体映像に対するヒストグラムの自乗平均誤差値を計算する。
その結果、計算された自乗平均誤差値が予め設定された値以上であれば、第1判断部33はROIボックス生成部31により生成されたROIボックスの大きさを適さないものと判断して3次元超音波診断システムの動作を止め、生成されたROIボックスの大きさが適さないことを運営者に通知する。反面、計算された自乗平均誤差値が予め設定された値未満であれば、第1判断部33はROIボックス生成部31により生成されたROIボックスの大きさを適したものと判断し、ROIボックス生成部31から入力された2次元超音波映像を第2判断部35に出力する。一方、第1判断部33は上述した通り、ROIボックス生成部31から入力されるROIボックス内の対象体映像に対するヒストグラムをメモリに伝送してメモリに格納されている対象体映像に対する標準ヒストグラムを更新させる。
図2に示した第2判断部35は、ROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を検出することができるかを判断する。即ち、第2判断部35はROIボックス内の対象体映像から輪郭検出の可能性(capability)を判断することによって、3次元超音波診断システムの3次元超音波映像具現の効率性を高めることができる。一般に、対象体の各部分、例えば胎児及び胎児を取り囲んでいる羊水は超音波を吸収して反射する程度が互いに異なるため、明るさの差が明確になるエッジ効果(edge effect)により2次元超音波映像内の対象体には境界部分が形成される。第2判断部35はエッジ効果に基づいて対象体映像に対する輪郭検出の可能性を判断するが、これに対して図6を参照しながら説明する。
図6A及び図6Bは、第2判断部35において対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断するために用いるマスク(mask)及びマスクが適用された2次元超音波映像を示す。一般に、2次元超音波映像内の対象体の境界を検出するために3×3形態のピクセルで構成されたマスクを多く用いている実情である。このようなマスクの設計において、2次元超音波映像の暗い部分に対応するピクセルには“−1”、明るい部分に対応するピクセルには“1”、そして暗い部分のピクセルと明るい部分のピクセル間に存在することによって境界を形成するピクセルには“0”の値を設定する。本発明の実施の形態においては図6Aに示した通り、境界を形成するピクセルの領域を拡張させた5×5形態のピクセルで構成されたマスクを用いる。ここで、マスクを構成するピクセルの大きさは2次元超音波映像を構成するピクセルの大きさと同一である。
第2判断部35は、図6Aに示したマスクの中心に位置するピクセルを図6Bに示したROIボックスの上端境界ラインとROIボックス内の胎児の顔の映像の1/2地点間に該当する領域“A”に存在する全てのピクセルと1:1マッチング(matching)させながら境界を形成するピクセルを検出する。詳細に説明すれば、まず第2判断部35は5×5マスクの中心ピクセルを領域“A”に存在する任意のピクセルと1:1にマッチングさせる。次に、第2判断部35は領域“A”に存在する任意のピクセルの周囲に分布し、5×5マスクを構成するピクセルと1:1に対応するピクセルを選択する。その次に、第2判断部35は選択されたピクセルのピクセル値それぞれを5×5マスクを構成するピクセルに対応する値、即ち“−1”、“1”及び“0”のうちのいずれか一つで乗じた後、その結果を最終的に合算する。第2判断部35は、最終的に合算された任意の値を5×5マスクの中心ピクセルとマッチングされた領域“A”に存在する任意のピクセルに対する新たなピクセル値として決定する。第2判断部35は、上述したプロセスを領域“A”に存在する全てのピクセルに適用し、新たに決定されたピクセル値の中で予め設定されたピクセル値以上を有するピクセルを対象体の境界を形成するピクセルとして決定する。本発明の実施の形態においては新たに決定されたピクセル値の中の上位20%に該当するピクセル値を基準ピクセル値として決定する。
上述した通り、対象体の境界を形成するピクセルを検出すれば、第2判断部35は領域“A”を構成する全てのピクセル個数に対する境界ピクセル個数の比率及び境界を形成するピクセルの分散(variance)を計算して次の式1に適用することによって、対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断する。
Figure 0004550599
ここで、iは3次元診断システムに搭載されたメモリ(図示せず)から第2判断部35に入力される同一の種類の対象体に対する2次元超音波映像の番号、Dは輪郭検出の可能性を示す判断数値、R1iは領域“A”を構成する全てのピクセル個数に対する境界ピクセル個数の比率、そしてR2iは境界を形成するピクセルの分散を意味する。また、α及びβは式1のような判断数値方程式の係数(coefficient)であって、同一の種類の対象体に対する多様な2次元超音波映像の輪郭検出実験を通じて得られる。
詳細に説明すれば、第2判断部35は3次元超音波診断システムに搭載されたメモリから同一の種類の対象体に対する多様な2次元超音波映像を選択する。次に、第2判断部35は選択された2次元超音波映像の中で輪郭検出が可能であった2次元超音波映像には判断数値“1”を付与し、輪郭検出が不可能であった2次元超音波映像には判断数値“0”を付与する。その次に、第2判断部35はメモリから選択された2次元超音波映像それぞれの判断数値とR1i及びR2iを用いて式2のように定義された自乗平均誤差の値が最小となる場合のα及びβを求める。
Figure 0004550599
自乗平均誤差の値を最小にするために、第2判断部35は式2をα及びβに対してそれぞれ偏微分(partial differentiation)し、偏微分された式の値がそれぞれ“0”になる場合のα及びβを式1の係数として決定する。次に、第2判断部35はR1i,R2i,α及びβを式1に適用することによって、第1判断部33を通じて入力されたROIボックス内の対象体映像に対する判断数値を計算する。最終的に、第2判断部35は計算された判断数値が予め設定された値以上であれば、ROIボックス内の対象体映像に対する輪郭検出が可能なものと判断し、入力された2次元超音波映像を図2に示した輪郭検出部37に出力する。反面、計算された判断数値が予め設定された値未満であれば、第2判断部35はROIボックス内の対象体映像に対する輪郭検出が不可能なものと判断して3次元超音波診断システムの動作を止め、輪郭検出が不可能であることを運営者に通知する。
説明の便宜上、図6Bに示した通り、ROIボックスの上端境界ラインと胎児の顔の映像間に存在する境界ピクセルを検出して顔の映像の上端表面に対する輪郭検出の可能性を判断するプロセスについて説明したが、ROIボックスの下端境界ライン、左側境界ライン、及び右側境界ラインと胎児の顔の映像間に存在する境界ピクセルを全て検出して上記と同一のプロセスによって顔の映像の輪郭検出の可能性を判断しなければならない。このためには、図6Aに示した5×5マスクの予め設定されたピクセル値が変形されたマスクがそれぞれ用いられなければならない。即ち、ROIボックスの下端境界ラインには図6Aに示した5×5マスクの第1行42に存在するピクセルの値は“1”、第5行44に存在するピクセルの値は“−1”である5×5マスクが用いられなければならず、ROIボックスの左側境界ラインには図6Aに示した5×5マスクの第1列46に存在するピクセルの値は“−1”、第5列48に存在するピクセルの値は“1”である5×5マスクが用いられなければならず、ROIボックスの右側境界ラインには図6Aに示した5×5マスクの第1列46に存在するピクセルの値は“−1”、第5列48に存在するピクセルの値は“1”である5×5マスクが用いられなければならない。顔の映像の下端表面、左側表面、及び右側表面に対する輪郭検出の可能性を判断するためのプロセスは上述と同様であるので、その詳しい説明は省略する。また、上述した輪郭検出の可能性に対する判断プロセスはROIボックス内の任意の対象体に対して同一に適用することができることを理解しなければならない。
図2に示した輪郭検出部37は、第2判断部35から入力されたROIボックス内に存在する対象体映像の輪郭を検出する。まず、輪郭検出部37は十分な明度対比を有することができない対象体映像の短所を補完するために、ROIボックス内の対象体映像に存在するスペックル雑音をLeeフィルターなどを用いて除去することによって、対象体映像の平坦化(smoothing)を行った後、ROIボックス内の対象体映像を構成するピクセルに対して次の式3のように定義されたピクセル値を付与することによって、対象体映像に対する明度対比ストレッチング(stretching)を行う。
Figure 0004550599
ここで、F(x)は輪郭検出部37により付与される新たなピクセル値、xは第2判断部35から入力される対象体映像を構成するピクセルの既存ピクセル値、lowは第2判断部35から入力される対象体映像に対するヒストグラムの低い範囲のしきい値(critical value)、そしてhighは第2判断部35から入力される対象体映像に対するヒストグラムの高い範囲のしきい値を意味する。図7は輪郭検出部37において予め設定されたROIボックス(図示せず)内の対象体映像を平坦化及び明度対比ストレッチングした結果の例を示す。以下では、前述した通り、映像の特性を明確に提供する胎児の映像から胎児の映像の輪郭を検出するプロセスについて説明する。
輪郭検出部37はROIボックス内の胎児の映像に対する2値化しきい値を設定し、設定されたしきい値を基準にして胎児の映像を2値化する。次に、輪郭検出部37は胎児の映像の2値化領域の中から雑音領域を除去することによって、胎児の映像の一部分と判断される領域のみ検出する。即ち、輪郭検出部37はそれぞれの2値化領域に対する明度値を調査してその平均を計算し、計算された平均明度値以下の明度値を有する2値化領域を雑音領域とみなして除去する。また、平均明度値より高い明度値を有する雑音領域が存在することもあり得るため、輪郭検出部37は2値化領域の大きさに対するしきい値を設定することによって、しきい値以下の大きさを有する2値化領域を雑音領域とみなして除去する。図8A及び図8Bは、輪郭検出部37において、ROIボックス(図示せず)内の胎児の映像を2値化した結果及び2値化領域の中から雑音領域を除去した結果の例をそれぞれ示す。
ここで、図9を参照して輪郭検出部37で行われる胎児の映像の輪郭検出プロセスに対して説明する。まず、図8Bに示した通り胎児の映像に対する2値化領域が生成されれば、輪郭検出部37は胎児の映像の輪郭を検出するために、ROIボックスの上端境界ライン(図示せず)をROIボックスの下端境界ライン(図示せず)の方に移動させる。次に輪郭検出部37はROIボックスの上端境界ラインに会う2値化領域の上端表面に該当するピクセルを抽出してすぐ隣接するピクセルと連結する。ここで、胎児の映像の顔と体の間には深い谷が存在するため、図9Aに示した通り胎児の映像の上端表面に対する輪郭を得る。図9Aに示した通り互いに分離された状態の輪郭が検出されれば、輪郭検出部37は分離された輪郭を互いに連結することによって、胎児の映像の上端表面に対する最終的な輪郭を得る。このように検出された輪郭をディスプレイ装置にディスプレイされた2次元超音波映像に適用した結果を図9Bで示している。説明の便宜上、胎児の映像の上端表面に対する輪郭検出に対してのみ説明したが、上述したプロセスをROIボックスの下端境界ライン及び左/右側境界ラインに適用することによって、胎児の映像の上、下、左、右に対する全ての輪郭を検出することができることを理解しなければならない。最後に、輪郭検出部37は、胎児の映像から検出された輪郭がディスプレイされた2次元超音波映像を図2に示した3次元映像化部39に出力する。
図2に示した3次元映像化部39は、対象体に対するボリュームデータのみをレンダリングして3次元超音波映像を形成する。このために、3次元映像化部39は、輪郭検出部37から入力された対象体映像の輪郭内に対応するボリュームデータのみをボリュームデータ獲得部(図示せず)に格納されているボリュームデータの中から選択する。次に、3次元映像化部39は選択されたボリュームデータをスキャン変換した後、通常用いられているボリュームレンダリングプロセスを適用することによって、ディスプレイ装置に対象体に対するより正確な3次元超音波映像をディスプレイする。
上述した実施の形態は、本発明の原理を応用した多様な実施の形態の一部を示したものに過ぎない。本技術分野で通常の知識を有する者は本発明の本質から外れず様々な変形が可能である。
2次元超音波映像に生成された関心領域(region of interest)ボックスを示した図面である。 2次元超音波映像に生成された関心領域(region of interest)ボックスを示した図面である。 本発明の望ましい実施例による3次元超音波映像形成装置の概略的な構成を示したブロック図である。 図2に示したROIボックス生成部の詳細ブロック図である。 2次元超音波映像を映像分割した結果の例を示した図面である。 2次元超音波映像を映像分割した結果の例を示した図面である。 2次元超音波映像を映像分割した結果の例を示した図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 胎児(fetus)の顔の映像に対するROIボックスの大きさを自動的に調整するプロセスを説明するための図面である。 対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断するために用いられるマスク及びマスクを適用した2次元超音波映像を示した図面である。 対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断するために用いられるマスク及びマスクを適用した2次元超音波映像を示した図面である。 ROIボックス内の対象体映像の平坦化(smoothing)及び明度対比ストレッチング(stretching)した結果の例を示した図面である。 ROIボックス内の対象体映像の平坦化(smoothing)及び明度対比ストレッチング(stretching)した結果の例を示した図面である。 ROIボックス内の対象体の映像を2値化(binarization)した結果の例を示した図面である。 ROIボックス内の対象体の映像を2値化(binarization)した結果の例を示した図面である。 胎児の映像の上端表面に対する輪郭検出の例を示した図面である。 胎児の映像の上端表面に対する輪郭検出の例を示した図面である。
符号の説明
31:ROIボックス生成部
33:第1判断部
35:第2判断部
37:輪郭検出部
39:3次元映像化部

Claims (16)

  1. 2次元超音波映像にROI(region of interest)ボックスを自動生成するためのROIボックス自動生成手段と、
    上記ROIボックス内の対象体映像の輪郭を検出するための輪郭検出手段と、
    上記検出された輪郭内に存在する上記対象体のボリュームデータをレンダリングして3次元超音波映像を形成するための3次元超音波映像化手段とを備えることを特徴とする3次元超音波映像形成装置。
  2. 上記自動的に生成されたROIボックスの大きさが上記ROIボックス内の上記対象体映像の大きさに適するかを判断するための第1判断手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の3次元超音波映像形成装置。
  3. 上記ROIボックス内の上記対象体映像の輪郭検出が可能であるかを判断するための第2判断手段をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の3次元超音波映像形成装置。
  4. 上記ROIボックス自動生成手段は、
    上記2次元超音波映像を上記対象体映像と上記対象体周辺の背景に対する映像に分割するための手段と、
    上記2次元超音波映像に上記対象体映像の種類別に予め設定された大きさのROIボックスを設定するための手段と、
    上記設定されたROIボックスの大きさを上記対象体映像の大きさに適するように調整するためのROIボックス調整手段とを備えることを特徴とする請求項1に記載の3次元超音波映像形成装置。
  5. 上記ROIボックス調整手段は、
    上記設定されたROIボックス内の上記対象体映像を2値化(binarization)して上記対象体映像の2値化領域中から雑音領域を除去し、
    上記2値化領域に予め設定された値のピクセル値を付与して上記対象体に対する2値化映像及び上記2値化映像に対する表面曲線を生成し、
    上記設定されたROIボックスの境界ラインを相互対向する方向に移動させて上記境界ラインに最も近接した上記表面曲線上のピクセルが存在する位置を上記ROIボックスの新たな境界ラインに調整することを特徴とする請求項4に記載の3次元超音波映像形成装置。
  6. 上記第1判断手段は上記対象体映像の種類別2次元超音波映像に対する予め設定された標準ヒストグラムと上記ROIボックス内の上記対象体映像に対するヒストグラムの自乗平均誤差値を計算することによって、上記自動的に生成されたROIボックスの大きさに対する適合性を判断することを特徴とする請求項2に記載の3次元超音波映像形成装置。
  7. 上記第2判断手段は、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像に予め設定された形態のマスクを用いた1:1マッチングを適用して上記対象体映像の境界を形成するピクセルを抽出し、上記1:1マッチングされた上記対象体映像の全てのピクセル個数に対する上記境界ピクセル個数の比率と上記境界ピクセルの分散を次の式に適用することによって、上記対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断し、
    Figure 0004550599
    ここで、iはメモリに事前格納されている同一の種類の対象体に対する2次元超音波映像の番号、Diは輪郭検出の可能性を示す判断数値、R1iは上記1:1マッチングされた上記対象体映像の全てのピクセル個数に対する上記境界ピクセル個数の比率、R2iは上記境界ピクセルの分散を意味し、α及びβは上記同一の種類の対象体に対する2次元超音波映像の輪郭検出実験を通じて得られた係数であって、次の式のように定義された自乗平均誤差値が最小になる場合の値であり、
    Figure 0004550599
    ここで、上記自乗平均誤差値を最小化するために上記自乗平均誤差値を上記α及びβそれぞれに対して偏微分し、上記α及びβそれぞれに対して偏微分された式の値がそれぞれ“0”になる場合のα及びβを上記係数として決定することを特徴とする請求項3に記載の3次元超音波映像形成装置。
  8. 上記輪郭検出手段は、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像の十分な明度対比のために上記対象体映像に対する明度対比ストレッチングを実行し、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像を2値化して上記対象体映像の2値化領域中から雑音領域を除去し、
    上記ROIボックスの境界ラインを相互対向する方向に移動させて上記境界ラインと交わる上記2値化領域の表面に存在するピクセルを抽出して互いに隣接するピクセルと連結することによって、上記対象体映像に対する輪郭を検出することを特徴とする請求項1に記載の3次元超音波映像形成装置。
  9. 2次元超音波映像にROIボックスを自動生成するROIボックス自動生成段階と、
    上記ROIボックス内の対象体映像の輪郭を検出する輪郭検出段階と、
    上記検出された輪郭内に存在する上記対象体のボリュームデータをレンダリングして3次元超音波映像を形成する段階とを備えることを特徴とする3次元超音波映像形成方法。
  10. 上記自動的に生成されたROIボックスの大きさが上記ROIボックス内の上記対象体映像の大きさに適するかを判断する第1判断段階をさらに備えることを特徴とする請求項9に記載の3次元超音波映像形成方法。
  11. 上記ROIボックス内の上記対象体映像の輪郭検出が可能であるかを判断する第2判断段階をさらに備えることを特徴とする請求項10に記載の3次元超音波映像形成方法。
  12. 上記ROIボックス自動生成段階は、
    上記2次元超音波映像を上記対象体映像と上記対象体周辺の背景に対する映像に分割する段階と、
    上記2次元超音波映像に上記対象体映像の種類別に予め設定された大きさのROIボックスを設定する段階と、
    上記設定されたROIボックスの大きさを上記対象体映像の大きさに適するように調整するROIボックス調整段階とを備えることを特徴とする請求項9に記載の3次元超音波映像形成方法。
  13. 上記ROIボックス調整段階は、
    上記設定されたROIボックス内の上記対象体映像を2値化して上記対象体映像の2値化領域中から雑音領域を除去し、
    上記2値化領域に予め設定された値のピクセル値を付与して上記対象体に対する2値化映像及び上記2値化映像に対する表面曲線を生成し、
    上記設定されたROIボックスの境界ラインを相互対向する方向に移動させて上記境界ラインに最も近接した上記表面曲線上のピクセルが存在する位置を上記ROIボックスの新たな境界ラインに調整することを特徴とする請求項12に記載の3次元超音波映像形成方法。
  14. 上記第1判断段階は上記対象体映像の種類別2次元超音波映像に対する予め設定された標準ヒストグラムと上記ROIボックス内の上記対象体映像に対するヒストグラムの自乗平均誤差値を計算することによって、上記自動的に生成されたROIボックスの大きさに対する適合性を判断することを特徴とする請求項10に記載の3次元超音波映像形成方法。
  15. 上記第2判断段階は、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像に予め設定された形態のマスクを用いた1:1マッチングを適用して上記対象体映像の境界を形成するピクセルを抽出し、上記1:1マッチングされた上記対象体映像の全てのピクセル個数に対する上記境界ピクセル個数の比率と上記境界ピクセルの分散を次の式に適用することによって、上記対象体映像の輪郭検出に対する可能性を判断し、
    Figure 0004550599
    ここで、iはメモリに事前格納されている同一の種類の対象体に対する2次元超音波映像の番号、Diは輪郭検出の可能性を示す判断数値、R1iは上記1:1マッチングされた上記対象体映像の全てのピクセル個数に対する上記境界ピクセル個数の比率、R2iは上記境界ピクセルの分散を意味し、α及びβは上記同一の種類の対象体に対する2次元超音波映像の輪郭検出実験を通じて得られた係数であって、次の式のように定義された自乗平均誤差値が最小になる場合の値であり、
    Figure 0004550599
    ここで、上記自乗平均誤差値を最小化するために、上記自乗平均誤差値を上記α及びβそれぞれに対して偏微分し、上記α及びβそれぞれに対して偏微分された式の値がそれぞれ“0”になる場合のα及びβを上記係数として決定することを特徴とする請求項11に記載の3次元超音波映像形成方法。
  16. 上記輪郭検出段階は、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像の十分な明度対比のために上記対象体映像に対する明度対比ストレッチングを実行し、
    上記ROIボックス内の上記対象体映像を2値化して上記対象体映像の2値化領域中から雑音領域を除去し、
    上記ROIボックスの境界ラインを相互対向する方向に移動させて上記境界ラインと交わる上記2値化領域の表面に存在するピクセルを抽出して互いに隣接するピクセルと連結することによって、上記対象体映像に対する輪郭を検出することを特徴とする請求項9に記載の3次元超音波映像形成方法。
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Families Citing this family (74)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100769546B1 (ko) * 2005-06-28 2007-10-31 주식회사 메디슨 2d 초음파 영상을 이용한 3d 초음파 영상 형성 방법 및초음파 진단 시스템
KR100856042B1 (ko) * 2005-10-07 2008-09-03 주식회사 메디슨 웨이브렛 변환과 svm을 이용하여 초음파 영상에서대상체 볼륨을 추출하는 초음파 영상 시스템 및 방법
JP2007125152A (ja) * 2005-11-02 2007-05-24 Hitachi Medical Corp 超音波診断装置
KR100870412B1 (ko) * 2005-12-01 2008-11-26 주식회사 메디슨 Svm 기반 질감분류를 이용하여 추출된 태아의 표면영상을 기초로 태아의 3차원 초음파 영상을 형성하는초음파 시스템 및 방법
JP4755514B2 (ja) * 2006-03-24 2011-08-24 日立アロカメディカル株式会社 超音波診断装置
KR100948047B1 (ko) 2006-06-29 2010-03-19 주식회사 메디슨 초음파 영상을 형성하는 초음파 시스템 및 방법
KR100954989B1 (ko) * 2006-10-18 2010-04-30 주식회사 메디슨 대상체의 크기를 측정하기 위한 초음파 진단 장치 및 방법
CN100423695C (zh) * 2006-11-08 2008-10-08 沈阳东软医疗系统有限公司 一种确定感兴趣区域的装置及方法
CN101534717B (zh) * 2006-12-28 2011-02-02 株式会社东芝 超声波图像取得装置、以及超声波图像的取得方法
US7856130B2 (en) * 2007-03-28 2010-12-21 Eigen, Inc. Object recognition system for medical imaging
CN101290684B (zh) * 2007-04-19 2012-07-18 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 三维超声图像的快速体绘制方法与装置
JP5414157B2 (ja) * 2007-06-06 2014-02-12 株式会社東芝 超音波診断装置、超音波画像処理装置、及び超音波画像処理プログラム
US8540635B2 (en) * 2007-07-12 2013-09-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Medical diagnostic imaging with hardware generated region of interest border
JP5394620B2 (ja) * 2007-07-23 2014-01-22 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 超音波撮像装置および画像処理装置
CN101396271B (zh) * 2007-09-29 2010-09-01 上海西门子医疗器械有限公司 一种识别ct图像中感兴趣区域边界的方法
KR101051555B1 (ko) * 2007-11-20 2011-07-22 삼성메디슨 주식회사 개선된 3차원 초음파 영상을 형성하는 초음파 영상 장치 및방법
US20090226057A1 (en) * 2008-03-04 2009-09-10 Adi Mashiach Segmentation device and method
JP5404141B2 (ja) * 2008-06-13 2014-01-29 キヤノン株式会社 超音波装置及びその制御方法
CN102119341B (zh) * 2008-08-12 2014-01-08 皇家飞利浦电子股份有限公司 在超声成像系统中划分和计算体积的方法
KR101060345B1 (ko) * 2008-08-22 2011-08-29 삼성메디슨 주식회사 Arfi를 이용하여 탄성영상을 형성하는 초음파 시스템 및 방법
JP5406484B2 (ja) * 2008-09-08 2014-02-05 日立アロカメディカル株式会社 超音波データ処理装置
JP2012502682A (ja) * 2008-09-16 2012-02-02 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 体積データ処理を用いる3次元超音波撮像
US9131918B2 (en) 2008-12-02 2015-09-15 Samsung Medison Co., Ltd. 3-dimensional ultrasound image provision using volume slices in an ultrasound system
JP5491830B2 (ja) * 2009-01-20 2014-05-14 株式会社東芝 超音波診断装置、超音波画像処理装置、画像処理方法および画像表示方法
KR101117035B1 (ko) 2009-03-24 2012-03-15 삼성메디슨 주식회사 볼륨 데이터에 표면 렌더링을 수행하는 초음파 시스템 및 방법
EP2238913A1 (en) 2009-04-01 2010-10-13 Medison Co., Ltd. 3-dimensional ultrasound image provision using volume slices in an ultrasound system
CA2760448C (en) * 2009-04-29 2017-04-11 Monsanto Technology Llc Biometric measurement systems and methods
JP5422264B2 (ja) * 2009-06-09 2014-02-19 株式会社東芝 超音波診断装置及び医用画像処理装置
KR101113217B1 (ko) * 2009-08-20 2012-02-20 삼성메디슨 주식회사 태아의 늑골 수를 측정하는 초음파 시스템 및 방법
KR101120684B1 (ko) * 2009-09-08 2012-03-29 삼성메디슨 주식회사 타원체의 관심영역에 기초하여 3차원 초음파 영상을 제공하는 초음파 시스템 및 방법
US8825131B2 (en) 2009-10-14 2014-09-02 Nocimed, Llc MR spectroscopy system and method for diagnosing painful and non-painful intervertebral discs
US8761860B2 (en) 2009-10-14 2014-06-24 Nocimed, Llc MR spectroscopy system and method for diagnosing painful and non-painful intervertebral discs
CN102081697B (zh) * 2009-11-27 2013-12-11 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种在超声成像空间中定义感兴趣容积的方法及其装置
CN102078203B (zh) * 2009-11-30 2016-04-20 Ge医疗系统环球技术有限公司 超声3d扫描导向和重建方法和装置及其系统
US20110255762A1 (en) * 2010-04-15 2011-10-20 Harald Deischinger Method and system for determining a region of interest in ultrasound data
JP5575534B2 (ja) * 2010-04-30 2014-08-20 株式会社東芝 超音波診断装置
WO2012039193A1 (ja) * 2010-09-21 2012-03-29 株式会社 日立メディコ 超音波診断装置および超音波画像の表示方法
CN101996419B (zh) * 2010-11-16 2012-11-07 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 超声图像三维重建方法与系统
US9280718B2 (en) 2010-11-24 2016-03-08 Nocimed, Llc Systems and methods for automated voxelation of regions of interest for magnetic resonance spectroscopy
EP2642918A4 (en) * 2010-11-24 2017-11-22 Nocimed, Inc. Systems and methods for automated voxelation of regions of interest for magnetic resonance spectroscopy
US8798342B2 (en) * 2011-05-10 2014-08-05 General Electric Company Method and system for ultrasound imaging with cross-plane images
WO2013027526A1 (ja) 2011-08-19 2013-02-28 株式会社 日立メディコ 医用画像装置及び医用画像構成方法
US8965094B2 (en) 2012-04-14 2015-02-24 Nocimed, Llc Magnetic resonance spectroscopy pulse sequence, acquisition, and processing system and method
JP6133984B2 (ja) 2012-07-18 2017-05-24 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 超音波イメージングデータを処理する方法及びシステム
CN102940510B (zh) * 2012-08-31 2014-10-08 华南理工大学 一种超声弹性成像的自动对焦方法
WO2014038812A1 (en) 2012-09-06 2014-03-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for displaying stereoscopic information related to ultrasound sectional plane of target object
US9437036B2 (en) * 2012-12-04 2016-09-06 Samsung Medison Co., Ltd. Medical system, medical imaging apparatus, and method of providing three-dimensional marker
US20150342560A1 (en) * 2013-01-25 2015-12-03 Ultrasafe Ultrasound Llc Novel Algorithms for Feature Detection and Hiding from Ultrasound Images
KR101496198B1 (ko) * 2013-06-21 2015-02-26 한국디지털병원수출사업협동조합 3차원 초음파 촬영장치 및 그 운영방법
CN104463825B (zh) * 2013-09-16 2019-06-18 北京三星通信技术研究有限公司 用于在三维体积图像中检测对象的设备和方法
US9390546B2 (en) 2013-10-30 2016-07-12 General Electric Company Methods and systems for removing occlusions in 3D ultrasound images
JP5990834B2 (ja) * 2014-03-28 2016-09-14 株式会社日立製作所 診断画像生成装置および診断画像生成方法
JP6196951B2 (ja) * 2014-08-22 2017-09-13 株式会社日立製作所 超音波診断画像生成装置、及び方法
US9763644B2 (en) * 2015-03-27 2017-09-19 Clarius Mobile Health Corp. System and method for connecting and controlling wireless ultrasound imaging system from electronic device
EP3106096B1 (en) 2015-06-12 2020-02-19 Samsung Medison Co., Ltd. Method and apparatus for displaying ultrasound images
CN105433980B (zh) * 2015-11-20 2018-07-06 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种超声成像方法、装置及其超声设备
KR20170067444A (ko) * 2015-12-08 2017-06-16 삼성메디슨 주식회사 초음파 진단 장치 및 그 제어방법
US11553892B2 (en) 2016-03-01 2023-01-17 Koninklijke Philips N.V. Automated ultrasonic measurement of nuchal fold translucency
US11413006B2 (en) * 2016-04-26 2022-08-16 Koninklijke Philips N.V. 3D image compounding for ultrasound fetal imaging
AU2017282665B2 (en) 2016-06-19 2022-05-19 Aclarion, Inc. Magnetic resonance spectroscopy system and method for diagnosing pain or infection associated with propionic acid
WO2018058632A1 (zh) * 2016-09-30 2018-04-05 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种成像方法和系统
CN106725593B (zh) * 2016-11-22 2020-08-11 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 超声三维胎儿面部轮廓图像处理方法系统
CN106725614B (zh) * 2016-12-29 2021-03-30 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 超声成像设备、超声成像方法及装置
US20210322138A1 (en) * 2018-08-23 2021-10-21 Carestream Dental Technology Shanghai Co., Ltd. Hybrid method of acquiring 3d data using intraoral scanner
EP3636161A1 (en) * 2018-10-08 2020-04-15 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for determining complementary ultrasound views
WO2020086899A1 (en) * 2018-10-25 2020-04-30 Butterfly Network, Inc. Methods and apparatus for collecting color doppler ultrasound data
WO2020133236A1 (zh) * 2018-12-28 2020-07-02 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种脊柱的成像方法以及超声成像系统
KR102318155B1 (ko) * 2019-06-27 2021-10-28 고려대학교 산학협력단 카메라 촬영 각도 보정 기능을 구비한 양수량 자동 측정 방법
KR102270917B1 (ko) * 2019-06-27 2021-07-01 고려대학교 산학협력단 인공 지능 모델에 기반한 자궁 양수량 자동 측정 방법
CN112446918A (zh) * 2019-09-04 2021-03-05 三赢科技(深圳)有限公司 图像中目标物体定位方法、装置、计算机装置及存储介质
US11113898B2 (en) * 2019-12-20 2021-09-07 GE Precision Healthcare LLC Half box for ultrasound imaging
US11457891B2 (en) 2020-08-17 2022-10-04 Clarius Mobile Health Corp. Method and system for defining cut lines to generate a 3D fetal representation
CN112545566A (zh) * 2020-12-07 2021-03-26 武汉中旗生物医疗电子有限公司 一种胎儿颈部透明层测量方法及装置
CN113855188A (zh) * 2021-10-20 2021-12-31 无锡祥生医疗科技股份有限公司 超声扫查设备、成像设备、穿刺针监控方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001175875A (ja) * 1999-12-16 2001-06-29 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 境界線検出装置、画像処理装置および非境界線検出装置
JP2003265475A (ja) * 2002-03-19 2003-09-24 Toshiba Medical System Co Ltd 超音波診断装置、画像処理装置、及び画像処理プログラム

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5457754A (en) * 1990-08-02 1995-10-10 University Of Cincinnati Method for automatic contour extraction of a cardiac image
US5871019A (en) * 1996-09-23 1999-02-16 Mayo Foundation For Medical Education And Research Fast cardiac boundary imaging
US6466687B1 (en) * 1997-02-12 2002-10-15 The University Of Iowa Research Foundation Method and apparatus for analyzing CT images to determine the presence of pulmonary tissue pathology
US6970587B1 (en) * 1997-08-28 2005-11-29 Icad, Inc. Use of computer-aided detection system outputs in clinical practice
JP3217025B2 (ja) 1998-03-25 2001-10-09 アロカ株式会社 超音波診断装置及び超音波画像処理方法
US6119574A (en) 1998-07-02 2000-09-19 Battelle Memorial Institute Blast effects suppression system
US6120445A (en) * 1998-10-02 2000-09-19 Scimed Life Systems, Inc. Method and apparatus for adaptive cross-sectional area computation of IVUS objects using their statistical signatures
JP2000139914A (ja) 1998-11-04 2000-05-23 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
CA2259882A1 (en) * 1999-01-22 2000-07-22 I.S.G. Technologies, Inc. Interactive sculpting for volumetric exploration and feature extraction
US6251072B1 (en) * 1999-02-19 2001-06-26 Life Imaging Systems, Inc. Semi-automated segmentation method for 3-dimensional ultrasound
US6385332B1 (en) * 1999-02-19 2002-05-07 The John P. Roberts Research Institute Automated segmentation method for 3-dimensional ultrasound
US6077226A (en) * 1999-03-30 2000-06-20 General Electric Company Method and apparatus for positioning region of interest in image
US6193660B1 (en) * 1999-03-31 2001-02-27 Acuson Corporation Medical diagnostic ultrasound system and method for region of interest determination
US6575907B1 (en) * 1999-07-12 2003-06-10 Biomedicom, Creative Biomedical Computing Ltd. Determination of fetal weight in utero
US6778690B1 (en) * 1999-08-13 2004-08-17 Hanif M. Ladak Prostate boundary segmentation from 2D and 3D ultrasound images
US6464642B1 (en) * 1999-08-20 2002-10-15 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic diagnosis apparatus
KR100308230B1 (ko) * 1999-09-09 2001-11-07 이민화 대상체 분리를 위한 초음파영상장치
US6413217B1 (en) * 2000-03-30 2002-07-02 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Ultrasound enlarged image display techniques
US7274810B2 (en) * 2000-04-11 2007-09-25 Cornell Research Foundation, Inc. System and method for three-dimensional image rendering and analysis
JP3662835B2 (ja) 2000-10-25 2005-06-22 アロカ株式会社 超音波診断装置
US6375616B1 (en) * 2000-11-10 2002-04-23 Biomedicom Ltd. Automatic fetal weight determination
JP4614548B2 (ja) * 2001-01-31 2011-01-19 パナソニック株式会社 超音波診断装置
US6939301B2 (en) * 2001-03-16 2005-09-06 Yaakov Abdelhak Automatic volume measurements: an application for 3D ultrasound
WO2003045222A2 (en) * 2001-11-21 2003-06-05 Viatronix Incorporated System and method for visualization and navigation of three-dimensional medical images
KR20030058423A (ko) 2001-12-31 2003-07-07 주식회사 메디슨 중재적 초음파를 사용하는 3 차원 초음파 진단 시스템에서검침 도구의 관찰 및 이의 대상체로의 진입을 용이하게하기 위한 방법 및 장치
US20030161513A1 (en) * 2002-02-22 2003-08-28 The University Of Chicago Computerized schemes for detecting and/or diagnosing lesions on ultrasound images using analysis of lesion shadows
JP3966461B2 (ja) * 2002-08-09 2007-08-29 株式会社リコー 電子カメラ装置
JP2004125971A (ja) * 2002-09-30 2004-04-22 Fuji Photo Film Co Ltd レンズ鏡筒
US6937776B2 (en) * 2003-01-31 2005-08-30 University Of Chicago Method, system, and computer program product for computer-aided detection of nodules with three dimensional shape enhancement filters
EP1605824A2 (en) * 2003-03-25 2005-12-21 Imaging Therapeutics, Inc. Methods for the compensation of imaging technique in the processing of radiographic images
JP4058368B2 (ja) * 2003-03-27 2008-03-05 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 超音波診断装置
WO2004109603A1 (en) * 2003-06-11 2004-12-16 Koninklijke Philips Electronics, N.V. User control of 3d volume plane crop
US7369638B2 (en) * 2003-07-11 2008-05-06 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for detecting a protrusion in a medical image
JP4473543B2 (ja) * 2003-09-05 2010-06-02 株式会社東芝 超音波診断装置
US7492967B2 (en) * 2003-09-24 2009-02-17 Kabushiki Kaisha Toshiba Super-resolution processor and medical diagnostic imaging apparatus
WO2005030057A1 (en) * 2003-09-29 2005-04-07 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Ultrasonic cardiac volume quantification
US20050101864A1 (en) * 2003-10-23 2005-05-12 Chuan Zheng Ultrasound diagnostic imaging system and method for 3D qualitative display of 2D border tracings
US7653229B2 (en) * 2003-12-23 2010-01-26 General Electric Company Methods and apparatus for reconstruction of volume data from projection data
US20050267365A1 (en) * 2004-06-01 2005-12-01 Alexander Sokulin Method and apparatus for measuring anatomic structures
US7231076B2 (en) * 2004-06-30 2007-06-12 Accuray, Inc. ROI selection in image registration
EP1736799B8 (en) * 2005-06-16 2013-05-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic transmission/reception condition optimization method, corresponding program, and ultrasonic diagnostic apparatus

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001175875A (ja) * 1999-12-16 2001-06-29 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 境界線検出装置、画像処理装置および非境界線検出装置
JP2003265475A (ja) * 2002-03-19 2003-09-24 Toshiba Medical System Co Ltd 超音波診断装置、画像処理装置、及び画像処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
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