JP5089442B2 - Ultrasonic image processing apparatus and method, and program - Google Patents
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本発明は、超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムに係り、特に、超音波診断装置の画像データに対し、そのデータに含まれる位相情報を利用してスペックルノイズを抽出する技術に関する。 The present invention relates to an ultrasonic image processing apparatus, method, and program, and more particularly to a technique for extracting speckle noise from image data of an ultrasonic diagnostic apparatus using phase information included in the data.
従来より、超音波を用いて被検者の断層画像を取得して医療診断に供することが広く行われているが、超音波診断装置の画像データにおいて、スペックルノイズ(スペックル)と呼ばれる、被検体内の複数の反射体からの反射超音波のランダムな干渉によって生ずる低エコー情報が存在する。このスペックルノイズは、画像診断の妨げになるため、超音波診断画像からスペックルノイズを低減することが求められている。また、その一方で、スペックルノイズを含む信号(スペックルパターン)は、被検者の診断される組織の状態などによって変化し、組織性状を反映していると考えられるため、スペックルパターンを抽出して診断に活用する技術も考えられている。 Conventionally, it has been widely performed to obtain a tomographic image of a subject using ultrasonic waves and used for medical diagnosis, but in image data of an ultrasonic diagnostic apparatus, called speckle noise (speckle), There is low echo information generated by random interference of reflected ultrasonic waves from a plurality of reflectors in the subject. Since this speckle noise hinders image diagnosis, it is required to reduce speckle noise from an ultrasonic diagnostic image. On the other hand, the signal (speckle pattern) containing speckle noise changes depending on the condition of the tissue diagnosed by the subject and is considered to reflect the tissue characteristics. Technologies that can be extracted and used for diagnosis are also being considered.
例えば、超音波画像全体に含まれるスペックル情報を解析し、その解析結果を表示するものが知られている(特許文献1等参照)。これは具体的には、超音波受信信号の振幅情報を画像データに変換し、得られた原画像データに対し極大値、極小値からスペックルノイズの無い構造物画像データを生成し、原画像データからこのスペックルノイズの無い構造物画像データを差し引いた差分からスペックルノイズのみのスペックル画像データを算出するものである。
しかしながら、上記従来のスペックル抽出技術では、スペックルノイズの形状やエコーレベルにはバラツキがあり、非常に複雑であるため、振幅情報からスペックルノイズ部を正確に抽出するのは非常に困難であるという問題がある。 However, in the above conventional speckle extraction technology, the shape and echo level of speckle noise vary, and it is very complex, so it is very difficult to accurately extract the speckle noise part from amplitude information. There is a problem that there is.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存せずにスペックルを正確に抽出することのできる超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an ultrasonic image processing apparatus, method, and program capable of accurately extracting speckles without depending on the shape of speckles or the surrounding echo level. The purpose is to provide.
前記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信する超音波送受信手段と、前記超音波送受信手段が受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置を提供する。
In order to achieve the above-mentioned object, the invention according to
これにより、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしたため、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となる。 As a result, speckles are extracted using phase information instead of amplitude information, so speckles can be extracted independent of speckle shape and surrounding echo levels.
また、請求項2に示すように、請求項1に記載の超音波画像処理装置は、さらに、前記スペックル成分抽出手段が抽出した抽出結果を表示する表示手段を有することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, the ultrasonic image processing apparatus according to the first aspect further includes a display unit that displays an extraction result extracted by the speckle component extraction unit.
スペックル抽出結果を表示することにより、診断への利用が促進される。 By displaying the speckle extraction result, utilization for diagnosis is promoted.
また、請求項3に示すように、請求項1または2に記載の超音波画像処理装置は、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の変化量を用いて前記超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出することを特徴とする。 In addition, according to a third aspect of the present invention, in the ultrasonic image processing apparatus according to the first or second aspect, the speckle component extraction unit uses a change amount of the phase component to specify a spec from the phase component of the ultrasonic signal. It is characterized by extracting the components.
位相成分の変化量を用いることによって、スペックルをより正確に抽出することができる。 By using the amount of change in the phase component, speckle can be extracted more accurately.
また、請求項4に示すように、請求項1または2に記載の超音波画像処理装置は、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の少なくとも2つ以上の方向の変化量を用いることを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, in the ultrasonic image processing apparatus according to the first or second aspect, the speckle component extraction unit uses a change amount of at least two directions of the phase component. And
このように、複数方向の変化量を利用することで、抽出精度を高めることができる。 In this way, the extraction accuracy can be increased by using the change amounts in a plurality of directions.
また、請求項5に示すように、請求項1〜4のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、スペックルを判別する判別関数を使用することを特徴とする。
Further, as shown in claim 5, in the ultrasonic image processing device according to any one of
これにより、スペックル抽出の目的に応じた判別関数を使用することができる。 Thereby, a discriminant function according to the purpose of speckle extraction can be used.
また、請求項6に示すように、請求項3または4に記載の超音波画像処理装置は、前記スペックル成分抽出手段は、前記位相成分の変化量と比較してスペックルを判別する閾値を使用することを特徴とする。 According to a sixth aspect of the present invention, in the ultrasonic image processing apparatus according to the third or fourth aspect , the speckle component extracting unit sets a threshold value for determining speckle in comparison with the change amount of the phase component. It is characterized by using.
これにより、閾値と比較してスペックルの判別ができる場合には、スペックル抽出が容易となる。 This facilitates speckle extraction when speckle can be determined by comparison with a threshold value.
また、請求項7に示すように、請求項5に記載の超音波画像処理装置であって、前記判別関数は、スペックル及び非スペックルの位置がわかっている位相成分から生成された特徴量によって設定されることを特徴とする。 The ultrasonic image processing apparatus according to claim 5, wherein the discriminant function is a feature amount generated from a phase component whose positions of speckle and non-speckle are known. It is characterized by being set by.
これにより、スペックル抽出処理に応じた特徴量を用いて判別関数を作成することができる。 Thereby, a discriminant function can be created using the feature amount according to the speckle extraction process.
また、請求項8に示すように、請求項7に記載の超音波画像処理装置は、前記特徴量は、位相成分の変化量であることを特徴とする。 According to an eighth aspect of the present invention, in the ultrasonic image processing apparatus according to the seventh aspect, the feature amount is a change amount of a phase component.
これによれば、位相成分の変化量をそのまま特徴量としてスペックル抽出に用いるため抽出処理が簡単となる。 According to this, since the change amount of the phase component is directly used as the feature amount for the speckle extraction, the extraction process is simplified.
また、同様に前記目的を達成するために、請求項9に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信する超音波送受信手段と、前記超音波送受信手段が受信した超音波信号の振幅成分または包絡線成分と位相成分との組み合わせからスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置を提供する。 Similarly, in order to achieve the object, the invention according to claim 9 is an ultrasonic transmission / reception means for transmitting ultrasonic waves toward the subject and receiving ultrasonic waves reflected from the subject. And speckle component extraction means for extracting a speckle component from the combination of the amplitude component or envelope component of the ultrasonic signal received by the ultrasonic transmission / reception means and the phase component. An image processing apparatus is provided.
これによれば、位相情報にさらに振幅情報を組み合わせることにより、さらにスペックル抽出精度が良くなる。 According to this, speckle extraction accuracy is further improved by further combining amplitude information with phase information.
また、請求項10に示すように、請求項1〜9のいずれかに記載の超音波画像処理装置は、前記位相成分は、前記超音波信号の進行方向に垂直な方向のデータの分解能が、前記超音波送受信手段の前記超音波信号の送受信を行う素子の配列間隔以上であることを特徴とする。
Further, as shown in
これによれば、分解能が良くなり、さらにスペックル抽出の精度が向上する。 This improves the resolution and further improves the accuracy of speckle extraction.
また、同様に前記目的を達成するために、請求項11に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信し、受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出することを特徴とする超音波画像処理方法を提供する。 Similarly, in order to achieve the object, the invention according to claim 11 transmits an ultrasonic wave toward the subject, receives an ultrasonic wave reflected from the subject, and receives the received ultrasonic wave. Provided is an ultrasonic image processing method characterized by extracting a speckle component from a phase component of a sound wave signal.
これによれば、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしたため、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となる。 According to this, since speckles are extracted using phase information rather than amplitude information, speckles can be extracted independent of speckle shape and surrounding echo levels.
また、同様に前記目的を達成するために、請求項12に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信する機能と、受信して得られた超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする超音波画像処理プログラムを提供する。 Similarly, in order to achieve the above object, the invention according to claim 12 is characterized in that an ultrasonic wave is transmitted to the subject and an ultrasonic wave reflected from the subject is received. An ultrasonic image processing program is provided that causes a computer to realize a function of extracting a speckle component from a phase component of an ultrasonic signal obtained in this manner.
これにより、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしたため、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となる。 As a result, speckles are extracted using phase information instead of amplitude information, so speckles can be extracted independent of speckle shape and surrounding echo levels.
以上説明したように、本発明によれば、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしたため、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となる。 As described above, according to the present invention, speckles are extracted using phase information rather than amplitude information, so that speckles can be extracted independent of speckle shape and surrounding echo levels. .
以下、添付図面を参照して、本発明に係る超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明する。 Hereinafter, an ultrasonic image processing apparatus, method, and program according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
図1は、本発明に係る超音波画像処理装置を含む超音波診断装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。この超音波診断装置は、超音波を用いて被検者の診断部位について超音波画像を撮影して表示するものであり、主に、超音波用探触子10、信号処理部20、画像処理部30及び表示部40を含んで構成されている。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of an ultrasonic diagnostic apparatus including an ultrasonic image processing apparatus according to the present invention. This ultrasonic diagnostic apparatus captures and displays an ultrasonic image of a diagnostic region of a subject using ultrasonic waves, and mainly includes an
超音波用探触子10は、被検者の体内の診断部位に向けて超音波を送信するとともに、被検者の体内で反射してきた超音波を受診するものである。すなわち、超音波は構造物の境界のように音響インピーダンスが異なる領域の境界において反射されるため、超音波ビームを人体等の被検体内に送信して被検体内において生じた超音波エコーを受信し、超音波エコーが生じた反射点や反射強度を求めることにより、被検体内に存在する構造物の輪郭を検出することができる。
The
超音波用探触子10は、例えば1次元の超音波トランスデューサアレイを構成する複数の超音波トランスデューサを備え、各超音波トランスデューサは、例えばPZT等の圧電素子の両端に電極を形成した振動子によって構成されるが、特に限定されるものではない。例えば、このように複数の超音波トランスデューサが1次元に配列されたリニアアレイプローブの他、被検体内を扇状に走査するセクタプローブ、複数の超音波トランスデューサが凸面上に配列されたコンベックスアレイプローブや、あるいは複数の超音波トランスデューサが2次元に配列された2次元アレイプローブを用いてもよい。またあるいは超音波内視鏡においてラジアル走査を行うメカニカルラジアルプローブでもよい。
The
超音波用探触子10は、図示を省略した制御部の制御により超音波ビームを被検者内に送信し、リニア走査や、セクタ走査や、コンベックス走査や、ラジアル走査等の走査方式で被検者を走査する。超音波用探触子10が発生した超音波は被検者体内に存在する反射体によって反射され、反射した超音波は超音波用探触子10で受信される。超音波用探触子10で受信された超音波受信信号は、電気信号に変換された後、図示を省略した送受信部を介して信号処理部20に引き渡される。
The
信号処理部20は、入力された受信信号に対し所定の信号処理を施すとともに、受け取った超音波受信信号から複数の受信データに遅延をかけて加算する位相整合加算、受信データをIQデータ(複素信号)に分離するIQ検波などの処理を行いIQデータを作成して画像処理部30に出力する。
The
なお、IQデータから次の式によって受信データの振幅A及び位相θが算出される。 Note that the amplitude A and phase θ of the received data are calculated from the IQ data by the following equations.
A=√(I2+Q2)、θ=arctan(Q/I)
ここで、記号√(X)は、Xの平方根を表す。また、受信データの波形の包絡線をとる場合には、その振幅は上記値を2倍して2Aとしなければならない。
A = √ (I 2 + Q 2 ), θ = arctan (Q / I)
Here, the symbol √ (X) represents the square root of X. Further, when taking the envelope of the waveform of the received data, the amplitude must be 2A by doubling the above value.
なお、信号処理部20は、1ライン毎にデータを生成する手法でもよいが、例えば特開2003−180688号公報に記載されたような、全素子の受信データをメモリに保存しておき、後処理でデータを生成する手法でもよい。この手法であれば、さらに方位分解能(素子方向の分解能)を向上させることができる。例えば、超音波信号の進行方向に垂直な方向に位相情報の分解能が素子間隔以上のデータを利用するように、超音波信号の進行方向に垂直な方向に高分解能な位相情報を利用することで、スペックルのランダムな位相変化をより正確に区別することができる。
The
また、一般的な超音波Bモード画像では、振幅から画像を生成し、位相情報は利用しないため、既存の超音波画像処理技術(Bモード)における超音波画像データは振幅データを指している。 Further, in a general ultrasonic B-mode image, an image is generated from amplitude and phase information is not used. Therefore, ultrasonic image data in the existing ultrasonic image processing technique (B mode) indicates amplitude data.
次に信号の干渉と位相の関係について図を用いて説明する。干渉には、強め合う干渉と打ち消し合う干渉がある。強め合う干渉は波と波の位相差が小さい場合に生じ、弱め合う干渉は位相差がπに近い場合に生じる。 Next, the relationship between signal interference and phase will be described with reference to the drawings. Interference includes constructive interference and canceling interference. Constructive interference occurs when the phase difference between the waves is small, and destructive interference occurs when the phase difference is close to π.
図2に、強め合う干渉の例を示す。図2(a)は干渉前を表し、基準波に対して位相差0.2(rad)、位相差0.4(rad)及び位相差0.6(rad)という位相差の小さな3つの波を干渉させるようにしている。図2(b)は干渉後を表し、破線で表された基準波に対し干渉波が実線で表されている。このように位相差が小さい場合には、強め合う干渉波が得られる。また、図2(b)からわかるように、干渉波の山のピークは基準波の山のピークと近く、位相差が小さい干渉の波は、干渉後も基準波との位相差が小さくなる。 FIG. 2 shows an example of constructive interference. FIG. 2A shows the state before interference, and three waves with small phase differences of 0.2 (rad), 0.4 (rad), and 0.6 (rad) are used for the reference wave. To interfere. FIG. 2B shows the state after interference, and the interference wave is represented by a solid line with respect to the reference wave represented by a broken line. When the phase difference is small in this way, an intensifying interference wave is obtained. As can be seen from FIG. 2B, the peak of the peak of the interference wave is close to the peak of the peak of the reference wave, and the interference wave having a small phase difference has a small phase difference from the reference wave even after the interference.
また、図3に、弱め合う干渉の例を示す。図3(a)は干渉前を表し、この場合基準波に対して位相差0.2(rad)の他に位相差3.0(rad)及び位相差3.2(rad)という、位相差がπ(rad)に近く、大きい波を干渉させている。このとき図3(b)に示すように、破線で表された基準波に対して、実線で表されるように弱め合う干渉波が得られる。このように位相差が大きい波を干渉させると、弱め合う干渉波が得られる。また、図3(b)からわかるように、干渉波の山のピークは基準波の山のピークと離れており、位相差が大きい干渉の波は、干渉後も基準波との位相差が大きい。 FIG. 3 shows an example of destructive interference. FIG. 3A shows the state before interference. In this case, a phase difference of 3.0 (rad) and a phase difference of 3.2 (rad) in addition to the phase difference of 0.2 (rad) with respect to the reference wave. Is close to π (rad), causing large waves to interfere. At this time, as shown in FIG. 3B, a destructive interference wave is obtained as represented by a solid line with respect to a reference wave represented by a broken line. When waves having such a large phase difference are caused to interfere with each other, destructive interference waves are obtained. As can be seen from FIG. 3B, the peak of the peak of the interference wave is separated from the peak of the peak of the reference wave, and the interference wave having a large phase difference has a large phase difference from the reference wave even after the interference. .
前にスペックルノイズは、被検体内の複数の反射体からの反射超音波のランダムな干渉によって生ずると言ったが、図3に示すような位相差が大きい干渉が、スペックルノイズを発生させる干渉となる。 Previously, speckle noise was said to be caused by random interference of reflected ultrasonic waves from a plurality of reflectors in the subject, but interference with a large phase difference as shown in FIG. 3 generates speckle noise. Interference.
また、IQデータから得られる位相は干渉後の波と検波の波との位相差を表すが、IQ検波の位相は誤差を含むため、干渉後の波から、位相差が大きい干渉の結果か、小さい干渉の結果かを確認するには、IQデータの連続的な位相変化(例えば、隣接する画素間の差分)を見れば良い。これは、位相差が小さい波が連続すると位相変化は小さく、スペックルノイズ部になると位相が急変化し位相変化が大きくなるからである。 Further, the phase obtained from the IQ data represents the phase difference between the wave after interference and the wave after detection. Since the phase of IQ detection includes an error, it is a result of interference having a large phase difference from the wave after interference. In order to confirm whether the result is small interference, it is only necessary to look at a continuous phase change of IQ data (for example, a difference between adjacent pixels). This is because when a wave having a small phase difference continues, the phase change is small, and when the speckle noise portion is reached, the phase changes suddenly and the phase change increases.
このように、位相が急に変化するという特徴を用いることでスペックルノイズを判別することができる。 In this way, speckle noise can be determined by using the feature that the phase changes suddenly.
画像処理部30は、信号処理部20で得られたIQデータに画像処理を施して、表示部40に表示する。画像処理部30における処理の中心は、信号処理部20のIQデータから位相情報を抽出してスペックルの判別を行いスペックルを抽出することである。
The
図4に、画像処理部30における、位相情報を利用したスペックル抽出処理の流れを示す。
FIG. 4 shows the flow of speckle extraction processing using phase information in the
図4に示すように、画像処理部30は、位相変化量抽出部32とスペックル判別部34を有している。
As illustrated in FIG. 4, the
信号処理部20で得られたIQデータから位相データが位相変化量抽出部32に入力される。位相は、前述したように、式θ=arctan(Q/I)で与えられる。位相変化量抽出部32は、位相データから位相変化量を抽出する。抽出された位相変化量データはスペックル判別部34に入力される。スペックル判別部34は、位相変化量データを用いてスペックルを抽出し、スペックル抽出結果を出力する。
Phase data is input to the phase change
図5に、位相変化量抽出部32における処理の一例を示す。
FIG. 5 shows an example of processing in the phase change
位相変化量抽出部32は、位相データを得ると、まず方位方向(横方向)の位相変化量及び距離方向(深さ方向)の位相変化量、すなわちそれぞれの方向における画素の差分(方位方向差分及び距離方向差分)を算出する。
When the phase change
2次元のBモード画像の場合、このように方位方向及び距離方向の位相変化量を求めることが望ましい。これは、スペックルノイズが方位方向または距離方向のどちらかに平行に存在する場合、その方向では位相変化が小さいが、それと直交する方向では位相変化が大きくなるためである。 In the case of a two-dimensional B-mode image, it is desirable to determine the amount of phase change in the azimuth direction and the distance direction in this way. This is because when speckle noise exists parallel to either the azimuth direction or the distance direction, the phase change is small in that direction, but the phase change is large in the direction orthogonal thereto.
次に、検波のずれによる一定量の位相変化を除去する。なお、スペックルの位相変化は他の部分に比べて急に変化するので、フィルタ(ローパスフィルタ、メディアンフィルタ)との差分データや位相データの2次微分など、変化量が大きくなる成分のみを抽出することによって、よりスペックルの判別をし易い特徴を持つデータを得ることができる。 Next, a certain amount of phase change due to detection deviation is removed. Note that the speckle phase change changes abruptly compared to other parts, so only the components that increase the amount of change, such as differential data from the filter (low-pass filter, median filter) and secondary differentiation of the phase data, are extracted. By doing so, it is possible to obtain data having characteristics that make it easier to discriminate speckle.
そして、各方向で位相が急変化する成分が抽出され、各方向での位相変化量データが算出される。変化量は各方向の画素間の差分によって求められる。このとき隣接画素間における差分を用いることが最も好ましいが、適宜間引いた画素間における差分を用いてもよい。 Then, a component whose phase changes suddenly in each direction is extracted, and phase change amount data in each direction is calculated. The amount of change is obtained from the difference between pixels in each direction. At this time, it is most preferable to use a difference between adjacent pixels, but a difference between pixels thinned out as appropriate may be used.
このように、縦方向、横方向それぞれに対し、一定量の位相変化量を取り除いた結果の情報を基にしてスペックル/信号の判定を行うことができる。 In this manner, speckle / signal determination can be performed based on information obtained by removing a fixed amount of phase change in each of the vertical and horizontal directions.
なお、位相変化量は、この情報に限らず、複数画素の差分平均や斜め方向の差分を用いてもよい。さらに、別々の変化量ではなく、ベクトル成分のような一つのデータに変換してもよい。 Note that the phase change amount is not limited to this information, and a difference average of a plurality of pixels or a difference in an oblique direction may be used. Furthermore, instead of separate change amounts, the data may be converted into one data such as a vector component.
スペックル判別部34では、得られた位相変化量データに対し、スペックルノイズかどうかという2値的な判別や、どの程度スペックルノイズが含まれているかという多値的な判別を行い、その結果が目的に応じて出力される。もちろん、位相変化量そのものを、スペックルらしさを示すデータとして出力するようにしてもよい。
In the
位相変化量抽出部32によって抽出された方位方向位相変化量データ及び距離方向位相変化量データはスペックル判別部34に入力される。スペックル判別部34は、これらの位相情報データに基づいてスペックルの判別を行う。
The azimuth direction phase change amount data and the distance direction phase change amount data extracted by the phase change
図6に、スペックル判別部34の一構成例を示す。
FIG. 6 shows a configuration example of the
図6に示すように、スペックル判別部34は、判別関数作成部341を備えている。判別関数作成部341は、位相変化量データに対し、スペックルノイズかどうかを判別するための判別関数を作成するものである。
As shown in FIG. 6, the
判別関数作成部341は、振幅画像においてスペックルまたは非スペックルの位置がわかっている位相データを予め用意しておき、その位相変化量から作成した特徴量を元に判別関数を作成する。すなわち、スペックルであることがわかっている位相変化量データ344a及び非スペックルであることがわかっている位相変化量データ344bとから、それぞれ所定の特徴量が特徴量変換部342において算出され、これからスペックル判別関数が作成される。
The discriminant
ここで、特徴量は、位相変化量のデータの単一画素でも良い。ただし、単一画素の場合、差分をとって位相変化量を求めた場合には画素の僅かなずれが生じる、縦横方向から位相変化量を求めた場合には十字に交差する部分の中心の位相変化は大きくならないなどの問題があるため、注目画素の近傍画素の値や近傍画素との演算結果等、複数のデータを使用するのが望ましい。このとき、複数のデータは多次元となるため、閾値を設計し易いようにPCA(主成分分析)などを行って次元を下げるようにしても良い。 Here, the feature amount may be a single pixel of phase change amount data. However, in the case of a single pixel, when the phase change amount is obtained by taking the difference, a slight pixel shift occurs. When the phase change amount is obtained from the vertical and horizontal directions, the phase of the center of the crossing portion is obtained. Since there is a problem that the change does not increase, it is desirable to use a plurality of data such as the value of the neighboring pixel of the target pixel and the calculation result with the neighboring pixel. At this time, since a plurality of data are multidimensional, the dimension may be lowered by performing PCA (principal component analysis) or the like so that the threshold value can be easily designed.
図9に、スペックル判別関数の一例を示す。 FIG. 9 shows an example of the speckle discriminant function.
ここでは、縦方向位相変化量及び横方向位相変化量をそれぞれ特徴量(1)及び特徴量(2)とし、非スペックルノイズを〇で表し、スペックルノイズを×で表している。図9に示す例では、非スペックルノイズ〇とスペックルノイズ×の領域を分離する直線として判別関数が設定される。このように特徴量に変換した結果を基にしてスペックルノイズと非スペックルノイズを判別する関数(あるいは閾値)が設計される。なお、判別関数はこのような線形のものに限定されるものではない。 Here, the vertical direction phase change amount and the horizontal direction phase change amount are defined as a feature amount (1) and a feature amount (2), respectively, non-speckle noise is represented by ◯, and speckle noise is represented by x. In the example shown in FIG. 9, the discriminant function is set as a straight line that separates the non-speckle noise O and speckle noise x regions. A function (or threshold) for discriminating between speckle noise and non-speckle noise is designed based on the result converted into the feature quantity in this way. The discriminant function is not limited to such a linear function.
また、判別関数の設定方法は特に限定されるものではなく、例えば、SVM(サポートベクターマシン)などの既知のデータ(学習データ)を利用した統計的手法(例えば、参考文献としてネロ・クリスティアニーニ、ジョン・テーラー著「サポートベクターマシン入門」共立出版などが挙げられる。)などの公知のクラス分類に使用される線形あるいは非線形の判別関数を用いることができる。もちろん、特徴量毎に閾値を与えるだけで判別可能であれば、閾値だけでスペックルを判別してもよい。また、位相変化量に変換することなく、連続的な位相データの画素といった位相変化がわかるデータを特徴量とした判別関数を設定してもよい。 The discriminant function setting method is not particularly limited. For example, a statistical method using known data (learning data) such as SVM (support vector machine) (for example, Nero Christianini as a reference). And a linear or non-linear discriminant function used for known classification such as “Introduction to Support Vector Machine” by John Taylor, etc.). Of course, speckle may be determined only by the threshold value if it can be determined only by giving a threshold value for each feature amount. In addition, a discrimination function may be set with data representing a phase change, such as pixels of continuous phase data, as a feature quantity without being converted into a phase change amount.
図7に、SVM(サポートベクターマシン)を使用した特徴量変換部342におけるスペックル抽出の判別関数生成処理の一例を示す。
FIG. 7 shows an example of a speckle extraction discriminant function generation process in the feature
図7に示すように、まずファントム画像から手作業でスペックル部分及び非スペックル部分をラベリングし、スペックル判別関数を作成するための既知データを作成する。なお、スペックル及び非スペックル部分をラベリングする際、曖昧な箇所についてはラベリングは行わなくてよい。次に、この既知データのスペックル部分及び非スペックル部分からスペックルの判別に用いる特徴量を抽出する。 As shown in FIG. 7, first, the speckle part and the non-speckle part are manually labeled from the phantom image to create known data for creating a speckle discriminant function. When labeling speckles and non-speckle parts, it is not necessary to perform labeling for ambiguous parts. Next, a feature amount used for discrimination of speckle is extracted from the speckle portion and the non-speckle portion of the known data.
ここでは特徴量として、図8に示すように、3×3画素の中央の画素cを注目画素とし、注目画素cとその上下左右の4つの近傍画素a、b、d、eに関し、それぞれ縦(距離)方向位相変化及び横(方位)方向位相変化の計10個の特徴量を使用する。 Here, as a feature amount, as shown in FIG. 8, a central pixel c of 3 × 3 pixels is set as a target pixel, and the target pixel c and four neighboring pixels a, b, d, and e above, below, left, and right are vertically A total of ten feature quantities, ie, (distance) direction phase change and lateral (azimuth) direction phase change are used.
次に、この縦方向及び横方向それぞれのラベリングされた画素(注目画素及びその近傍)の計10箇所の位相変化量を特徴量としてSVM(サポートベクターマシン)を適用し、判別関数(スペックル判別器)を生成する。もちろん、ラベリングに使用するデータや特徴量は、判別結果が最適となるように変更しても良い. Next, a discriminant function (speckle discrimination) is applied by applying SVM (support vector machine) with the phase change amount of a total of 10 positions of the labeled pixels (the target pixel and its vicinity) in the vertical direction and the horizontal direction as feature amounts. Generator). Of course, the data and features used for labeling may be changed to optimize the discrimination results.
このように、判別関数作成部341において、予めスペックル及び非スペックルであることがわかっている既知のデータから特徴量を抽出してスペックル判別関数を作成しておく。そして、実際の超音波診断において、超音波用探触子10の走査によって得られたデータから信号処理部20によって生成されたIQデータから得られた位相情報に基づいてスペックル抽出が行われる。
In this manner, the discriminant
すなわち、図6において、方位(横)方向位相変化量データ346a及び距離(縦)方向位相変化量データ346bが入力されると、特徴量変換部343ではこれをスペックル判別に用いる特徴量に変換し、判別関数作成部341で予め作成されたスペックル判別関数347を用いてスペックルであるかどうか判別し、スペックル抽出が行われる。そして、スペックル抽出結果348が出力され表示部40に表示される。この表示は、スペックルのみを表示してもよいし、原画像である振幅画像に重ねて表示するようにしてもよい。
That is, in FIG. 6, when the azimuth (transverse) direction phase
判別結果は、2値的にスペックルであるかどうかを示すだけでなく、閾値との差を多値的にどの程度スペックルノイズが含まれているかを示すスペックルらしさとして出力してもよい。また、多値的に出力する場合には、LUT(ルックアップテーブル)などでさらに値を調整してもよい。 The discrimination result may not only indicate whether the speckle is binary, but also output the difference from the threshold as speckle-likeness indicating how much speckle noise is included in multiple values. . In the case of multi-value output, the value may be further adjusted using a LUT (Look Up Table) or the like.
なお、スペックル判別関数は、超音波の送受信の条件などによって変化するため、実際の装置の場合には条件毎に判別関数を設定するのが望ましい。 Note that the speckle discriminant function changes depending on the condition of ultrasonic transmission / reception, and therefore, in the case of an actual apparatus, it is desirable to set the discriminant function for each condition.
以上説明したように、本実施形態においては、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしているが、振幅ではスペックルの形状、エコーレベルによっては、スペックルの判別が困難な場合があるため正確にスペックルを抽出できない場合があるが、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となった。 As described above, in this embodiment, speckles are extracted using phase information instead of amplitude information. However, it is difficult to distinguish speckles depending on the shape of speckles and the echo level. In some cases, however, speckles cannot be accurately extracted, but by using phase information, speckles can be extracted independent of speckle shape and surrounding echo levels.
このように、位相情報のみでスペックルを抽出することができるが、振幅情報を特徴量に加えるなど、振幅情報(振幅成分あるいはその包絡線成分)と位相情報を組み合わせてスペックルを抽出するようにしてもよい。この場合、例えば図6において、位相情報(方位方向位相変化量データ346a、距離方向位相変化量データ346b)が特徴量変換部343に入力されているが、これらのデータとともに振幅情報をも特徴量変換部343に入力して、振幅情報(画素値)も加えて特徴量の次元(図9に示す例では2次元)を増加して、スペックル抽出を行うようにしてもよい。
Thus, speckles can be extracted only by phase information, but speckles are extracted by combining amplitude information (amplitude component or its envelope component) and phase information, such as adding amplitude information to a feature quantity. It may be. In this case, for example, in FIG. 6, phase information (azimuth direction
このように、振幅情報と位相情報の両方を用いてスペックル抽出を行うことで、より正確なスペックル抽出が可能となる。 Thus, speckle extraction using both amplitude information and phase information enables more accurate speckle extraction.
また、本実施形態の超音波画像処理装置は、図示を省略した制御部に付属したメモリに格納された超音波画像処理プログラムによって制御される。すなわち、制御部によってメモリから超音波画像処理プログラムが読み出され、該超音波画像処理プログラムに従って、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信する機能と、受信して得られた超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能が実行される。 Further, the ultrasonic image processing apparatus of the present embodiment is controlled by an ultrasonic image processing program stored in a memory attached to a control unit (not shown). That is, an ultrasonic image processing program is read from the memory by the control unit, and according to the ultrasonic image processing program, an ultrasonic wave is transmitted to the subject and an ultrasonic wave reflected from the subject is received. The function and the function of extracting the speckle component from the phase component of the ultrasonic signal obtained by reception are executed.
なお、超音波画像処理プログラムは、このように制御部に付属のメモリに格納されるものに限定されず、該超音波画像処理プログラムを例えばPCカードやCD−ROMなど、本超音波画像処理装置に着脱可能に構成されるメモリ媒体(リムーバブル媒体)に記録しておき、リムーバブル媒体に対応するインターフェイスを介して本装置に読み込むように構成してもよい。 Note that the ultrasonic image processing program is not limited to the one stored in the memory attached to the control unit in this way, and the ultrasonic image processing program is an ultrasonic image processing apparatus such as a PC card or a CD-ROM. It may be recorded in a memory medium (removable medium) configured to be detachable and read into the apparatus via an interface corresponding to the removable medium.
以上、本発明の超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。 Although the ultrasonic image processing apparatus, method, and program of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above examples, and various improvements and modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. Of course you can go.
10…超音波用探触子、20…信号処理部、30…画像処理部、40…表示部、32…位相変化量抽出部、34…スペックル判別部、341…判別関数作成部、342、343…特徴量変換部
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記超音波送受信手段が受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、
を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置。 An ultrasonic transmission / reception means for transmitting ultrasonic waves toward the subject and receiving ultrasonic waves reflected from the subject;
Speckle component extraction means for extracting a speckle component from a phase component of an ultrasonic signal received by the ultrasonic transmission / reception means;
An ultrasonic image processing apparatus comprising:
前記超音波送受信手段が受信した超音波信号の振幅成分または包絡線成分と位相成分との組み合わせからスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、
を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置。 An ultrasonic transmission / reception means for transmitting ultrasonic waves toward the subject and receiving ultrasonic waves reflected from the subject;
Speckle component extraction means for extracting a speckle component from a combination of an amplitude component or an envelope component and a phase component of an ultrasonic signal received by the ultrasonic transmission / reception means;
An ultrasonic image processing apparatus comprising:
受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出することを特徴とする超音波画像処理方法。 While sending ultrasonic waves toward the subject, receiving the ultrasonic waves reflected from the subject,
An ultrasonic image processing method, wherein a speckle component is extracted from a phase component of a received ultrasonic signal.
受信して得られた超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする超音波画像処理プログラム。 A function of transmitting ultrasonic waves toward the subject and receiving ultrasonic waves reflected from the subject;
A function of extracting speckle components from the phase component of the ultrasonic signal obtained by reception;
An ultrasonic image processing program characterized in that a computer is realized.
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