JP5102475B2

JP5102475B2 - 超音波診断装置

Info

Publication number: JP5102475B2
Application number: JP2006291181A
Authority: JP
Inventors: 隆也宇野
Original assignee: Hitachi Aloka Medical Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2006-10-26
Filing date: 2006-10-26
Publication date: 2012-12-19
Anticipated expiration: 2026-10-26
Also published as: JP2008104705A

Description

本発明は、超音波診断装置に関し、特に、複数の時相に亘って関心部位をトラッキングする超音波診断装置に関する。

エコーデータに基づいて形成される超音波画像内の関心部分にポイントを設定し、テンプレートマッチング法などのパターンマッチング処理により、そのポイントを複数の時相に亘ってトラッキングする超音波診断装置が知られている。これにより、例えば、心臓などの運動する組織の特徴部分をトラッキングし、その特徴部分の運動状態などを診断することなどが可能になる。

例えば、特許文献１には、組織速度の時空間分布を求めることにより、組織の運動機能などを反映させた情報を取得する技術が示されている。また、特許文献２には、追跡可能なトラッキングポイントを自動抽出する技術が示されている。

特開２００３−１７５０４１号公報特開２００３−２５０８０４号公報

ところが、複数の時相に亘って得られる断層画像内において、心臓などの動きの大きな組織をパターンマッチング処理によりトラッキングする場合には、いくつかの問題点が考えられる。

例えば、複数の時相に亘って得られる断層画像が常に同一の断面を捉えているとは限らないため、特徴部位が断層画像内から大きく外れて移動した場合に、画像のパターンマッチング処理によって追跡を行うことが困難な場合がある。また、例えば、アーチファクトなどの影響によりトラッキングポイントにノイズが入り込み、正確なパターンマッチング処理ができない可能性もある。

こうした背景において、本願の発明者は、パターンマッチング処理を利用したトラッキングに関する改良技術について研究を重ねてきた。

本発明は、その研究の過程において成されたものであり、その目的は、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されない場合でも可能な限り正確にトラッキング処理を継続させる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である超音波診断装置は、対象組織を含む空間内で超音波を送受波することにより複数の時相に亘ってエコーデータを取得する送受波部と、複数の時相に亘って取得されるエコーデータに基づいて対象組織に関する画像データを形成する画像形成部と、基準となる時相の画像データ内に設定されたトラッキングポイントを複数の時相に亘ってトラッキングするトラッキング処理部と、を有し、前記トラッキング処理部は、トラッキングポイントの移動量から求められるトラッキングポイントの予想位置、または、画像データに関するパターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置にトラッキングポイントを移動させることを特徴とする。

上記構成において、トラッキングポイントの移動量とは、例えば、時相間におけるトラッキングポイントの移動量などである。所定時間内の移動量として、トラッキングポイントの移動速度を求めてもよい。移動速度は、例えば、ベクトル量として求められる。

上記構成によれば、例えば、パターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置が予想位置に比較的近い場合には、パターンマッチング処理が高い精度で行われたと判断して追跡位置にトラッキングポイントを移動させる。これにより、パターンマッチング処理の長所を活かした高い精度のトラッキングが可能になる。一方、例えば、追跡位置が予想位置から比較的遠い場合には、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されていないと判断して予想位置にトラッキングポイントを移動させる。これにより、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されない場合でも可能な限り正確にトラッキング処理を継続させることが可能になる。

望ましい態様において、前記トラッキング処理部は、前記予想位置を基準として設定される予想範囲を利用し、前記追跡位置が予想範囲内であれば追跡位置にトラッキングポイントを移動させ、前記追跡位置が予想範囲内でなければ予想位置にトラッキングポイントを移動させることを特徴とする。

望ましい態様において、前記トラッキング処理部は、対象組織の運動方向に沿って伸長された形状の予想範囲を利用することを特徴とする。予想範囲の形状は、例えば、対象組織の運動方向に沿った軸を長軸とする楕円形などである。

本発明の好適な態様により、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されない場合でも可能な限り正確にトラッキング処理を継続させることが可能になる。

以下、本発明の好適な実施形態を説明する。

図１には、本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態が示されており、図１はその全体構成を示す機能ブロック図である。

プローブ１０は、図示しない複数の振動素子を備えており、例えば心臓などの対象組織を含む空間内で超音波ビームを電子的に走査する。例えばｒθφ極座標系において、深さｒ方向に沿って形成される超音波ビームをθ方向に走査して走査面を形成する。さらに走査面をφ方向（エレベーション方向）に走査することにより三次元的に超音波ビームを走査させてもよい。なお、超音波ビームは機械的に走査されてもよい。

送受信部１２は、送信ビームフォーマおよび受信ビームフォーマとして機能する。つまり、送受信部１２は、プローブ１０が備える各振動素子に対してその振動素子に応じた送信信号を供給することにより送信ビームを形成し、また、複数の振動素子から得られる受信信号を整相加算処理して受信ビームを形成する。これにより、対象組織を含む空間内から複数のエコーデータが取得される。

画像形成部１４は、複数のエコーデータに基づいて画像形成処理を実行する。本実施形態では、対象組織を動的に映し出した超音波画像が形成される。つまり、複数の時相に亘って複数のエコーデータが次々に取得され、各時相ごとに、複数のエコーデータに基づいて画像データが形成される。

表示処理部１６は、画像形成部１４の画像形成処理によって得られた画像データに基づいて表示画像を形成し、形成された表示画像がモニタ１８に表示される。こうして、対象組織を動的に映し出した超音波画像がモニタ１８に表示される。

トラッキング処理部２０は、基準となる時相の画像データ内に設定されたトラッキングポイントを複数の時相に亘ってトラッキングする。これにより、例えば、対象組織内の特徴点の移動が複数の時相に亘って追跡される。表示処理部１６は、追跡されるトラッキングポイントを超音波画像内にマーカなどによって表示させてもよい。なお、本実施形態におけるトラッキング処理については、後にさらに詳述する。

制御部２２はＣＰＵおよびそのための動作プログラムによって構成され、図１に示される各構成の動作制御を行う。その制御部２２には操作デバイス２４が接続されている。操作デバイス２４は、例えば、タッチパネルやキーボードやマウスなどのユーザインタフェースである。ユーザはその操作デバイス２４を用いて超音波診断装置の動作モードの選択やパラメータの指定などの各種の入力操作を行うことができる。

本実施形態の概要は以上のとおりである。次に、図１の超音波診断装置によるトラッキング処理について詳述する。なお、図１に既に示した部分（各構成）については、以下の説明においても図１の符号を利用する。

図２は、本実施形態におけるトラッキング処理を説明するための説明図である。図２（Ａ）は、基準となる時相（フレーム♯０）の画像（画像データ）を示している。トラッキング処理を行う場合には、まず、基準となる時相の画像データ内にトラッキングポイントが設定される。例えば、図２（Ａ）に示すように、フレーム♯０の画像データ内にトラッキングポイント（ＴＰ０）が設定される。トラッキングポイントの設定は、例えば、ユーザがモニタ１８に表示される画像を見ながら操作デバイス２４を利用して設定する。もちろん、装置が画像データ内の所定のデータ部分を抽出し、そのデータ部分にトラッキングポイントを設定するようにしてもよい。

トラッキングポイント（ＴＰ０）が設定されると、そのポイントを基準としてテンプレートが設定される。例えば、トラッキングポイント（ＴＰ０）を中心とした正方形のテンプレートが設定される。テンプレートの形状は、長方形や円形や楕円形などでもよい。

次に、図２（Ｂ）に示すように、次の時相のフレーム♯１の画像データが形成される。そして、テンプレートマッチング法などのパターンマッチング処理により、フレーム♯１の画像データ内で、フレーム♯０の画像データに設定されたテンプレート内の画像データと最も相関関係が強い画像部分が検索される。

例えば、フレーム♯１の画像データ内に、テンプレートと同じ形状で同じ大きさのウィンドウが設定され、ウィンドウによって抽出されるフレーム♯１の画像データ部分と、テンプレート内のフレーム♯０の画像データ部分との間の相関値が求められる。ウィンドウはフレーム♯１の画像データ内で走査され、各走査位置で相関値が求められる。ちなみに、ウィンドウは、並行移動によって走査されるが、並行移動の他に回転移動などを加えてもよい。こうして、最も相関値が大きい部分（ウィンドウの走査位置）が検索され、そのウィンドウの中心に、図２（Ｂ）に示すトラッキングポイント（ＴＰ１）が設定される。

また、設定されたトラッキングポイント（ＴＰ１）を中心として、新たに正方形のテンプレートが設定される。なお、図２（Ｂ）に示される移動ベクトルｖ１は、トラッキングポイント（ＴＰ０）からトラッキングポイント（ＴＰ１）への移動量を示すベクトルである。この移動ベクトルは、トラッキングポイントの予想位置を求める際に利用される。

次に、図２（Ｃ）に示すように、さらに次の時相のフレーム♯２の画像データが形成され、フレーム♯２の画像データ内からトラッキングポイント（ＴＰ２）が検索される。その際、トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントの移動量から求められるトラッキングポイントの予想位置と、画像データに関するパターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置とを比較することにより、予想位置または追跡位置にトラッキングポイントを移動させる。

トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントの移動ベクトルｖ１からトラッキングポイント（ＴＰ２）の予想位置を求める。例えば、トラッキングポイント（ＴＰ１）の位置から移動ベクトルｖ１だけ進んだ位置にトラッキングポイント（ＴＰ２）の予想位置を設定する。結果的に、トラッキングポイント（ＴＰ０）の位置から移動ベクトルｖ１を２つ分だけ進めた位置にトラッキングポイント（ＴＰ２）の予想位置が設定される。そして、その予想位置を中心として円形の予想範囲（ＴＰ２の予想範囲）が設定される。

また、トラッキング処理部２０は、パターンマッチング処理により、フレーム♯２の画像データ内で、フレーム♯１の画像データに設定されたテンプレート内の画像データと最も相関関係が強い画像部分を検索する。図２（Ｃ）において、パターンマッチング処理によって検索されたトラッキングポイントがｘＴＰ２である。

そして、トラッキング処理部２０は、パターンマッチング処理によって検索されたｘＴＰ２がＴＰ２の予想範囲内に存在するか否かを確認する。図２（Ｃ）に示す例では、ｘＴＰ２がＴＰ２の予想範囲内に存在する。この場合、トラッキング処理部２０は、フレーム♯２の画像データのトラッキングポイント（ＴＰ２）として、パターンマッチング処理によって検索されたｘＴＰ２を採用する。

ちなみに、ｘＴＰ２がＴＰ２の予想範囲内に存在しなければ、トラッキング処理部２０は、フレーム♯２の画像データのトラッキングポイント（ＴＰ２）として、ＴＰ２の予想範囲の中心である予想位置を採用する。

また、設定されたトラッキングポイント（ＴＰ２）を中心として、新たに正方形のテンプレートが設定される。なお、図２（Ｃ）に示される移動ベクトルｖ２は、トラッキングポイント（ＴＰ１）からトラッキングポイント（ＴＰ２）への移動量を示すベクトルである。この移動ベクトルは、次の時相のトラッキングポイントの予想位置を求める際に利用される。

図２（Ｄ）は、さらに次の時相のフレーム♯３の画像データを示している。トラッキング処理部２０は、フレーム♯３の画像データ内からトラッキングポイント（ＴＰ３）が検索される。その際にも、トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントの予想位置と、パターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置とを比較することにより、予想位置または追跡位置にトラッキングポイントを移動させる。

トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントの移動ベクトルｖ２からトラッキングポイント（ＴＰ３）の予想位置（ｉＴＰ３）を求める。例えば、トラッキングポイント（ＴＰ２）の位置から移動ベクトルｖ２だけ進んだ位置に予想位置（ｉＴＰ３）を設定する。そして、その予想位置を中心としてＴＰ３の予想範囲が設定される。

また、トラッキング処理部２０は、パターンマッチング処理により、フレーム♯３の画像データ内で、フレーム♯２の画像データに設定されたテンプレート内の画像データと最も相関関係が強い画像部分を検索する。図２（Ｄ）において、パターンマッチング処理によって検索されたトラッキングポイントがｘＴＰ３である。

そして、トラッキング処理部２０は、パターンマッチング処理によって検索されたｘＴＰ３がＴＰ３の予想範囲内に存在するか否かを確認する。図２（Ｄ）に示す例では、ｘＴＰ３がＴＰ３の予想範囲内に存在しない。この場合、トラッキング処理部２０は、フレーム♯３の画像データのトラッキングポイント（ＴＰ３）として、予想位置（ｉＴＰ３）を採用する。

なお、図２（Ｄ）に示される移動ベクトルｖ３は、トラッキングポイント（ＴＰ２）からトラッキングポイント（ＴＰ３）への移動量を示すベクトルである。この移動ベクトルは、次の時相のトラッキングポイントの予想位置を求める際に利用される。

図２では、予想範囲として円形の予想範囲を示したが、予想範囲の形状は、例えば、対象組織の運動状態などに応じて変形させてもよい。

図３は、楕円形状の予想範囲を説明するための図である。本実施形態のトラッキング処理は、例えば、心臓の運動状態を観察する場合などに好適である。この場合には、心臓の運動状態に応じた形状として、楕円形状の予想範囲が好適となる。

本実施形態において、心臓の運動状態つまり心筋の収縮拡張運動を観察する際には、まず、心筋の運動方向に沿って変化軸が設定される。例えば、ユーザがモニタ１８に表示される画像を見ながら、操作デバイス２４を利用して、観察したい心筋の運動方向に沿って画像上に変化軸を設定する。さらにユーザは、例えば、操作デバイス２４を利用して観察したい心筋内の特徴部位にトラッキングポイントを設定する。

図３（Ａ）は、時相（０）の画像データ上に設定された変化軸と、変化軸上に設定された２つのトラッキングポイントＴＰ０（０），ＴＰ１（０）を示している。２つのトラッキングポイントは、心筋内の２つの特徴点に設定される。例えば、外膜、中膜、内膜のうちの２つに設定される。もちろん、外膜、中膜、内膜の３つの全てにトラッキングポイント（３ポイント）を設定してもよい。

図３（Ｂ）は、次の時相（１）の画像データ上におけるトラッキングポイントを示している。つまり、図２を利用して詳述したパターンマッチング処理により、トラッキングポイントＴＰ０（０）に対応したトラッキングポイントＴＰ０（１）が求められ、さらに、トラッキングポイントＴＰ１（０）に対応したトラッキングポイントＴＰ１（１）が求められる。

図３（Ｂ）において、移動ベクトルｖ０（１）は、トラッキングポイントＴＰ０（０）からトラッキングポイントＴＰ０（１）への移動量を示すベクトルである。そして、ベクトル成分ｖ０ａｘ（１）は、移動ベクトルｖ０（１）の変化軸方向の成分である。図３の例では、このベクトル成分ｖ０ａｘ（１）に基づいて、トラッキングポイントＴＰ０（１）に関する次の時相の予想位置が求められる。

また、図３（Ｂ）において、移動ベクトルｖ１（１）は、トラッキングポイントＴＰ１（０）からトラッキングポイントＴＰ１（１）への移動量を示すベクトルであり、ベクトル成分ｖ１ａｘ（１）は、移動ベクトルｖ１（１）の変化軸方向の成分である。このベクトル成分ｖ１ａｘ（１）に基づいて、トラッキングポイントＴＰ１（１）に関する次の時相の予想位置が求められる。

図３（Ｃ）は、さらに次の時相（２）の画像データ上におけるトラッキングポイントを示している。まず、パターンマッチング処理により、トラッキングポイントＴＰ０（１）に対応した追跡位置ｘＴＰ０（２）が求められる。同様に、トラッキングポイントＴＰ１（１）に対応した追跡位置ｘＴＰ１（２）が求められる。そして、これらの追跡位置ｘＴＰ０（２），ｘＴＰ１（２）の各々が、楕円形状の予想範囲内に存在するか否かが確認される。

トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントＴＰ０（０）の位置から、ベクトル成分ｖ０ａｘ（１）を２つ分だけ進めた位置に、トラッキングポイントＴＰ０（２）の予想位置ｉＴＰ０（２）を設定する。そして、その予想位置ｉＴＰ０（２）を中心として変化軸に沿った長軸を備えた楕円形状の予想範囲（ＴＰ０（２）の予想範囲）を設定する。

そして、トラッキング処理部２０は、パターンマッチング処理によって検索されたｘＴＰ０（２）がＴＰ０（２）の予想範囲内に存在するか否かを確認する。図３（Ｃ）に示す例では、ｘＴＰ０（２）が予想範囲内に存在する。この場合、トラッキング処理部２０は、時相（２）の画像データのトラッキングポイントＴＰ０（２）として、パターンマッチング処理によって検索されたｘＴＰ０（２）を採用する。

同様な処理により、トラッキング処理部２０は、トラッキングポイントＴＰ１（０）の位置から、ベクトル成分ｖ１ａｘ（１）を２つ分だけ進めた位置に、トラッキングポイントＴＰ１（２）の予想位置ｉＴＰ１（２）を設定する。そして、その予想位置ｉＴＰ１（２）を中心として変化軸に沿った長軸を備えた楕円形状の予想範囲（ＴＰ１（２）の予想範囲）を設定する。そして、ｘＴＰ１（２）がＴＰ１（２）の予想範囲内に存在するか否かを確認する。図３（Ｃ）に示す例では、ｘＴＰ１（２）が予想範囲内に存在しない。この場合、トラッキング処理部２０は、時相（２）の画像データのトラッキングポイントＴＰ１（２）として、予想位置ｉＴＰ１（２）を採用する。

このように、心臓の運動状態に応じて、つまり心筋が変化軸方向に沿って大きく移動することを考慮して、変化軸に沿って伸長された楕円形状の予想範囲を採用してもよい。これにより、心筋の動きを的確に捉えたトラッキングが可能になり、例えば、２点のトラッキングポイント間の距離の変化から、変化軸に沿った心筋の厚さの変化などを計測することが可能になる。

図４は、本実施形態のトラッキング処理を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、図１から図３を利用して説明した本実施形態のトラッキング処理に関する動作を纏めたものである。

まず、基準となるフレーム♯０の超音波画像上（画像データ上）にトラッキングポイント（ＴＰ０）が設定され（Ｓ４０２）、トラッキングポイント（ＴＰ０）に対応したテンプレートが設定される（Ｓ４０４）。

次に、フレーム♯ｎの画像データが形成されてフレーム（時相）が更新され（Ｓ４０６）、更新されたフレーム♯ｎ内において、パターンマッチング処理により、ＴＰ０に対応したトラッキングポイント（ｘＴＰ（ｎ））が算出され（Ｓ４０８）、その位置にトラッキングポイントが移動される（Ｓ４１０）。移動後のトラッキングポイントをＴＰ（ｎ）とする。

そして、ＴＰ０からＴＰ（ｎ）への移動量を示す速度ベクトル（移動ベクトル）が検出され（Ｓ４１２）、次フレームのトラッキングポイントの予想位置（ｉＴＰ（ｎ＋１））が求められる（Ｓ４１４）。一方、Ｓ４１０においてトラッキングポイントがＴＰ（ｎ）に移動されると、パターンマッチング処理用のテンプレートが、フレーム♯ｎ内のＴＰ（ｎ）に対応したテンプレートに更新され（Ｓ４１６）、フレームが次の時相のフレーム♯ｎ＋１に更新される（Ｓ４１８）。

続いて、パターンマッチング処理によりフレーム♯ｎ＋１内においてトラッキングポイントの追跡位置（ｘＴＰ（ｎ＋１））が求められ（Ｓ４２０）、Ｓ４１４で求められた予想位置ｉＴＰ（ｎ＋１）に対応した予想範囲内に、Ｓ４２０で求められた追跡位置ｘＴＰ（ｎ＋１）が存在するか否かが確認される（Ｓ４２２）。

ｘＴＰ（ｎ＋１）が予想範囲内にあれば、フレーム♯ｎ＋１内のトラッキングポイントＴＰ（ｎ＋１）として、追跡位置ｘＴＰ（ｎ＋１）が採用され（Ｓ４２４）、ｘＴＰ（ｎ＋１）が予想範囲内でなければ、ＴＰ（ｎ＋１）として予想位置ｉＴＰ（ｎ＋１）が採用される（Ｓ４２６）。

次に、ＴＰ（ｎ＋１）の位置にトラッキングポイントが移動され（Ｓ４２８）、ＴＰ（ｎ）からＴＰ（ｎ＋１）への移動量を示す速度ベクトル（移動ベクトル）が検出され（Ｓ４３０）、次フレームのトラッキングポイントの予想位置（ｉＴＰ（ｎ＋２））が求められる（Ｓ４３４）。一方、Ｓ４２８においてトラッキングポイントがＴＰ（ｎ＋１）に移動されると、パターンマッチング処理用のテンプレートが、フレーム♯ｎ＋１内のＴＰ（ｎ＋１）に対応したテンプレートに更新され（Ｓ４３２）、そして、さらに次のフレームに更新される（Ｓ４１８）。

Ｓ４１８においてフレームが更新されるとＳ４２０以降の処理が再び実行される。こうして、Ｓ４２０においてフレームが更新される度に、Ｓ４２０以降の処理によってトラッキングポイントが移動される。なお、Ｓ４１８においてフレームの更新が行われなくなった場合に（例えば、ユーザによってトラッキング処理の終了操作が行われた場合に）、本フローチャートは終了する。

以上、本発明の好適な実施形態を説明した。上述した実施形態では、パターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置が予想位置に比較的近い場合には、パターンマッチング処理が高い精度で行われたと判断して追跡位置にトラッキングポイントを移動させる。これにより、パターンマッチング処理の長所を活かした高い精度のトラッキングが可能になる。一方、例えば、追跡位置が予想位置から比較的遠い場合には、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されていないと判断して予想位置にトラッキングポイントを移動させる。これにより、パターンマッチング処理が十分な精度で実行されない場合でも可能な限り正確にトラッキング処理を継続させることが可能になる。

なお、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。

本発明に係る超音波診断装置の全体構成を示す機能ブロック図である。本実施形態におけるトラッキング処理を説明するための説明図である。楕円形状の予想範囲を説明するための図である。本実施形態のトラッキング処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１０プローブ、１２送受信部、１４画像形成部、２０トラッキング処理部。

Claims

対象組織を含む空間内で超音波を送受波することにより複数の時相に亘ってエコーデータを取得する送受波部と、
複数の時相に亘って取得されるエコーデータに基づいて対象組織に関する画像データを形成する画像形成部と、
基準となる時相の画像データ内に設定されたトラッキングポイントを複数の時相に亘ってトラッキングするトラッキング処理部と、
を有し、
前記トラッキング処理部は、トラッキングポイントの移動量から求められるトラッキングポイントの予想位置、または、画像データに関するパターンマッチング処理によって得られるトラッキングポイントの追跡位置にトラッキングポイントを移動させるにあたり、前記予想位置を基準として設定される予想範囲を利用し、前記追跡位置が予想範囲内であれば追跡位置にトラッキングポイントを移動させ、前記追跡位置が予想範囲内でなければ予想位置にトラッキングポイントを移動させる、
ことを特徴とする超音波診断装置。
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記トラッキング処理部は、対象組織の運動方向に沿って伸長された形状の予想範囲を利用する、
ことを特徴とする超音波診断装置。