JP5158690B2 - 画像処理装置、画像処理プログラム、記憶媒体及び超音波診断装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理プログラム、記憶媒体及び超音波診断装置に係り、特に、頸動脈の超音波画像の画像処理装置、画像処理プログラム、記憶媒体及び超音波診断装置に関する。

動脈硬化症は、生活習慣の不摂生が危険因子となる生活習慣病の一つであり、自覚症状がほとんどないまま若年層から進行し、放っておくと脳梗塞、心筋梗塞、狭心症などに発展する可能性がある。動脈硬化症は治療が困難であるため、早期に動脈硬化の兆候を捉えて患者に生活習慣の改善を促し、病気の進行を遅らせることが重要である。

動脈硬化症の検査には、様々な診断方法があり、なかでも超音波エコー検査は、非侵襲に血管を直接観察できることから、現在の臨床診断において必要不可欠な検査となっている。動脈硬化症診断のための頸動脈超音波エコー検査では、プラークの有無や内膜中膜複合体厚（IMT: intima-media complex thickness）を評価している。しかし、動脈硬化初期にはプラークもなく、内膜中膜複合体厚（IMT: intima-media complex thickness）も薄いことから超音波エコー検査による形態学的観察では、動脈硬化の初期の兆候を捉えることが困難である。

これに対して、動脈硬化は動脈が硬化し弾力性を失うことであるから、心拍動に伴う頸動脈の動きの良さを評価すればよいとの考えがある。この動脈の動きの良さを用いて動脈硬化度を表わす様々な指標が提案されている。

例えば、非特許文献１ではスティフネスパラメータが、非特許文献２では修正スティフネスパラメータが提案されている。

上記式は、修正スティフネスパラメータの算出式であり、Ｐｓは頸動脈の最高血圧、Ｐｄは頸動脈の最低血圧、Ｄｓは最高血圧のときの頸動脈の最大直径、Ｄｄは最低血圧のときの頸動脈の最小直径である。上式では、最高最低血圧差を動きの良さで正規化した形になっており、血圧差の割に動きが悪くなると、大きな値をとり、頸動脈が硬くなっていることを表わす。

又、特許文献１では、頸動脈を厚肉円筒、周辺組織が存在しないものと仮定して歪みと応力の機械的特性に基づいて弾性係数Ｅthを算出することも提案されている（数式２参照）。Ｅｐは圧力歪み弾性係数である。

特許第３８８２０８４号 ハヤシ Ｋ，ナガサワ Ｓ，ナルト Ｙ，モリタケ Ｋ，オクムラ Ａ，：「パラメトリック ディスクリプション オブ メカニカル ビィヘイビア オブ アーテリアル ウォールズ(Parametric description of mecanical behavior of arterial walls)」，日本バイオレオロジー学会論文集，３（１９８０），pp７５−７８ カワサキ Ｔ，ササヤマ Ｓ，ヤギ Ｓ，アサカワ Ｔ，ヒライ Ｔ，「ノンインバシブ アセスメント オブ ジィ エイジ リレイテッド チェンジズ イン スティフネス オブ メジャー ブランチズ オブ ザ ヒューマン アルテリーズ(Non-invasive assesment of the age related changes in stiffnes of major branches of the humann arteries )」,Cardiovasc Res,21,9(1987),pp678-687.

ところが、従来から提案されている弾性係数の算出法はいずれも頸動脈の周辺にある組織の存在を無視したものである。しかし、頸動脈は、脂肪などの周辺組織の中に存在しているため、頸動脈の動きは周辺組織の弾性の影響を受ける。

例えば、上記のような周辺組織の弾性を無視した従来の弾性係数の算出法では、頸動脈の動きの良さと血圧から頸動脈の弾性係数を推定しているが、こうした従来技術では頸動脈が硬化して頸動脈の動きが悪くなったのか、頸動脈の周辺の組織が硬いため頸動脈の動きが悪いのかを区別することができない。

従って、周辺組織の弾性を無視した従来の弾性係数の算出法では、正確に頸動脈の弾性係数を測定することはできない問題があった。
本発明の目的は、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置を提供することにある。

又、本発明の他の目的は、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理プログラムを提供することにある。
又、本発明の他の目的は、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理プログラムを記憶した記憶媒体を提供することにある。

さらに、本発明の他の目的は、上記画像処理装置を備えた超音波診断装置を提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出する第１算出手段と、頸動脈とその周辺組織の弾性係数、頸動脈の血管壁の内径、外径、及び頸動脈の内圧、及び頸動脈の半径方向に位置する点の変位を含むことにより、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を二層円筒モデルとして表わす理論式であって、その理論式に係る前記頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、前記第１算出手段により算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより前記頸動脈と前記周辺組織の弾性係数を算出する第２算出手段を備えることを特徴とする画像処理装置を要旨とするものである。

請求項２の発明は、請求項１において、前記第１算出手段が、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、前記頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出することを特徴とする。

請求項３の発明は、コンピュータを、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出する第１算出手段と、頸動脈とその周辺組織の弾性係数、頸動脈の血管壁の内径、外径、及び頸動脈の内圧、及び頸動脈の半径方向に位置する点の変位を含むことにより、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を二層円筒モデルとして表わす理論式であって、その理論式に係る前記頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、前記第１算出手段により算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより前記頸動脈と前記周辺組織の弾性係数を算出する第２算出手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラムを要旨とするものである。

請求項４の発明は、前記第１算出手段が、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、前記頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項３又は請求項４に記載の画像処理プログラムを記憶した記憶媒体を要旨とするものである。
請求項６の発明は、請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置に接続され、探触子の超音波送受信により得られたエコー信号を基に生体内の超音波Ｂモード画像列を生成し、前記画像処理装置に前記超音波Ｂモード画像列を出力することを特徴とする超音波診断装置を要旨とするものである。

請求項１の発明によれば、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置を提供できる。
請求項２の発明によれば、第１算出手段が、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定し、推定した各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出する。このように頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のみのオプティカルフローを推定することから、例えば、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む全領域の各点に係るオプティカルフローを推定する場合に比して、オプティカルフローを算出するトータル時間を短縮できる。

請求項３の発明によれば、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置としてコンピュータを機能させることができる画像処理プログラムを提供できる。

請求項４の発明によれば、頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のみのオプティカルフローを推定することから、例えば、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む全領域の各点に係るオプティカルフローを推定する場合に比して、オプティカルフローを算出するトータル時間を短縮できる。

請求項５の発明によれば、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置としてコンピュータを機能させることができる画像処理プログラムを記憶した記憶媒体を提供できる。

請求項６の発明によれば、請求項１又は請求項２の効果を備えた超音波診断装置を提供できる。

以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜１０を参照して説明する。
図１に示すように、本実施形態の画像処理装置１１は、第１算出手段、第２算出手段、記憶手段としてのコンピュータ１２、ディスプレイ１３、プリンタ１４、キーボード１５、及び超音波診断装置１６を備えている。

前記超音波診断装置１６は、探触子２１、表示部２２及び図示しない超音波発生源が備えられている。超音波診断装置１６は、探触子２１の先端面から生体内にパルス波を送波するとともに頸動脈２３からの反射波（エコー信号）を受波する。この超音波診断装置１６は、前記探触子２１の先端面が長四角形状に形成されており、前記エコー信号に基づいて頸動脈２３のＢモードで取得された短軸断面形状（すなわち、頸動脈短軸断面形状）を含むエコー動画像（すなわち、Ｂモード画像）を生成する。このエコー動画像は、超音波Ｂモード画像列に相当する。超音波診断装置１６の表示部２２には、被検者の頸動脈２３が拡張収縮変形する際の動画像が表示される。

超音波診断装置１６のビデオ出力から前記Ｂモード画像が出力され、図示しないＤＶコンバータにより所定の解像度（ｍ×ｎ画素）、所定数のフレーム／秒でビデオキャプチャされた後、ＩＥＥＥ１３９４信号として、コンピュータ１２に入力される。所定数のフレーム／秒は、本実施形態では３０フレーム／秒としているが、この値が限定されるものではなく、頸動脈の心拍動の変化を明確に観測できる値であればよい。

また、ディスプレイ１３で表示される超音波画像領域の画素数は、水平方向にＮｘ、垂直方向にＮｙである。本実施形態では、ディスプレイ１３で表示される超音波画像領域の画素数は、Ｎｘ＝５４０（pixel）,Ｎｙ＝４２０（pixel）としているが、この数値に限定されるものではない。

前記超音波診断装置１６により取得されたエコー動画像がコンピュータ１２に入力されたコンピュータ１２が備える記憶装置４４に格納される。前記記憶装置４４は、例えばハードディスクや半導体記憶装置からなり、前述した前記各種情報の読み出し及び書き込みが可能である。

図２に示すように、コンピュータ１２はＣＰＵ４１（中央処理装置）、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３を備え、記憶媒体としてのＲＯＭ４２に格納された画像処理プログラムを実行する。ＲＡＭ４３は、前記プログラムを実行する際の作業用メモリである。

（実施形態の作用）
次に上記のように構成された画像処理装置１１において、ＣＰＵ４１が実行する画像処理プログラムの処理を説明するが、このプログラムの説明の前に「頸動脈、及び周辺組織の応力・歪み特性及び二層円筒モデル」について説明する。

（頸動脈、及び周辺組織の応力・歪み特性）
頸動脈は心拍動により拡張・収縮を繰り返すが、それに伴い頸動脈の周辺にある脂肪などの周辺組織もまた押し縮められ、復元する。一般にこうした物質の応力と歪みの関係は材料力学の立場から示される。

図３に、超音波Ｂモード画像における頸動脈の短軸断面画像が示されている。図３において、ほぼ中央の円形のものが頸動脈Ｋであり、黒い部分（図においてはハッチング部分）が頸動脈内部Ｋａ、周辺の白い部分環状部分が頸動脈の血管壁（以下では頸動脈壁Ｋｂという）であり、その周囲に脂肪などの周辺組織がある。

（二層円筒モデル）
ここで頸動脈と周辺組織を、図４に示すように一様な二層円筒（材料力学的には二層厚肉円筒）でモデル化する。頸動脈壁の内半径（内径）をｒ１とし、外半径（外径）をｒ２とする。周辺組織は、ｒ２から無限遠まで存在するものとする。頸動脈壁の弾性係数をＥ１とする。頸動脈壁の外側には、ｒ１，ｒ２に比べ十分大きな半径まで脂肪などの周辺組織があり、その周辺組織の弾性係数をＥ２とする。また、頸動脈壁、周辺組織のポアソン比をいずれも０．５とする。一般的には、この半径ｒ１，ｒ２は、内圧０の時を考えるが、生体の場合、内圧すなわち血圧が０の状態を考えられないため、ある適当な内圧（血圧）がかかっている場合を基準内圧とする。この基準内圧からさらに内圧（血圧）Ｐが頸動脈に加えられた際の半径ｒでの半径方向の変位ｈ（ｒ）は、二層円筒モデルの理論式（３）で表わすことができる。

すなわち、半径ｒにある組織は、内圧Ｐにより、半径ｒ＋ｈ（ｒ）に移動する。内圧Ｐが正の場合、変位ｈは正、つまり拡張し、内圧Ｐが負の場合、変位ｈは負、すなわち収縮を表わす。

（頸動脈、及び周辺組織の弾性係数と変位の関係）
頸動脈、及び周辺組織の弾性係数Ｅ１，Ｅ２と変位ｈ（ｒ）の関係について説明する。
理論式（３）を使用して、頸動脈の弾性係数Ｅ１は等しいが、周辺組織の弾性係数Ｅ２の異なる２つの場合について、半径ｒと変位ｈ（ｒ）の関係を図６に示す。図６では、内圧Ｐが同じであって、Ｅ１＝１５０，Ｅ２＝１５０の場合とＥ１＝１５０，Ｅ２＝０の場合が示されている。図６に示すように、内圧Ｐを同じとしたとき、変位ｈは、内半径ｒ１のところで最大になり、半径ｒが大きくなるにつれて小さくなる。

ここで頸動脈の心拍変動は、内半径ｒ１での変位ｈ（ｒ１）の時間変化を意味するため、図６に示すように、Ｅ２＝１５０の場合と、Ｅ２＝０の場合とでは変位ｈ（ｒ）が変わることから、周辺組織の弾性係数Ｅ２が変われば、頸動脈の心拍変動が大きく変わることが分かる。

すなわち、頸動脈壁（血管壁）の弾性係数Ｅ１をより正確に推定するためには、周辺組織の弾性係数Ｅ２を併せて推定しなければならないことになる。
（画像処理プログラムの処理）
続いて、画像処理装置１１のＣＰＵ４１が行う画像処理プログラムの処理を図５のフローチャートを参照して説明する。

なお、予め、オペレータは、キーボード１５の入力により、記憶装置４４に格納された動画像を読み出してディスプレイ１３の画面に表示するとともに、表示された頸動脈の中心及び半径方向の軸を指定したものとする。ＣＰＵ４１はこの中心と半径方向の軸をそれぞれ基準座標の原点と基準軸として設定する。

続いて、オペレータは、画像処理プログラムの処理の開始指令をキーボード１５にて指令する。
この指令に基づいて、ＣＰＵ４１は、ステップＳ１０において、前記動画像からオプティカルフロー法により、指定された半径方向の軸の上における各点での頸動脈の半径方向の変位の推定する。図７（ａ）における矢印は指定された半径方向の軸を表わす。

（オプティカルフロー法）
ここでオプティカルフロー法について説明する。
画像上の点（ｘ，ｙ）の時刻ｔにおける輝度をｆ（ｘ，ｙ，ｔ）とし、微小時間Δｔ後に対象が（Δｘ，Δｙ）だけ移動する場合、次式（４）が成立する。

ここで、ずれ量（Δｘ，Δｙ）が小さく、かつ局所的に一定であると仮定し、式（４）の右辺を１次までのテーラー（Taylor）級数で近似すると、

となる。ここで、∂ｆ／∂ｘ，∂ｆ／∂ｙ，∂ｆ／∂ｔをそれぞれｆｘ，ｆｙ，ｆｔで表わし、式（５）の両辺をΔｔで割ると、次の方程式が得られる。

Δｘ／Δｔ，Δｙ／Δｔはそれぞれｘ，ｙ方向の動きの速さ、すなわち速度ベクトルを表わす。これらをｕ，ｖで表わすと、式（６）は

となる。ｆｘ，ｆｙ，ｆｔを計測し、方程式（７）を解くことにより、速度場（ｕ，ｖ）を求めることができる。ただし、方程式（７）は、方程式の数が１つであるのに対して未知数は２であるため、このままでは解くことができない。そこで、ある着目点に対して近傍領域Ｄを定め、領域Ｄ内において速度場は一定であると仮定し、方程式の数を増やす。この場合、全ての方程式を満足する解は存在しなくなるため、方程式（７）の右辺と左辺の差の２乗積分

を最小にするように速度場を推定する。

これをｕ，ｖに関して微分して０とおくと、下記の正規方程式（９）が得られる。

なお、正規方程式（９）中、サフィックス付きのＳはそれぞれ式（１０）で計算される微分の積の積分値を表わす。

これらの値を式（９）に代入して、式（９）を解くと、式（１１）で表わされるオプティカルフロー、すなわち速度ベクトル（ｕ，ｖ）が求まる（すなわち、推定される）。

こうした手法は、局所最小二乗法と呼ばれる。

本実施形態では、頸動脈の中心から半径方向に延びる軸上の画素の各点における速度ベクトル（ｕ，ｖ）を求め、各点における速度ベクトル（ｕ，ｖ）に対して、速度ベクトルを求めるために使用した動画像のフレーム間の時間差を掛けることにより変位を求める。具体的には、数十フレーム／秒でビデオキャプチャされた画像のうち、最低血圧時、すなわち、頸動脈が最も収縮しているフレームと、最高血圧時、すなわち頸動脈が最も拡張しているフレーム間で、各点のオプティカルフローを求めることから、この２フレーム間の時間差を推定された速度ベクトルに掛けることにより各点の変位が求められる。

次の、ステップＳ２０では、ＣＰＵ４１は、頸動脈の中心から半径方向に延びる軸上の画素の各点での変位と、二層円筒モデルの理論式に基づく変位ｈの二乗誤差を最小にするように弾性係数Ｅ１，Ｅ２、内半径ｒ１，外半径ｒ２を算出する。なお、理論式で使用する内圧Ｐ（すなわち、最高血圧及び最低血圧）は被験者の血圧を図示しない血圧検出装置が測定し、同血圧検出装置から予め入力されている。

ステップＳ３０では、ＣＰＵ４１は、この算出結果である弾性係数Ｅ１，Ｅ２、内半径ｒ１，外半径ｒ２をディスプレイ１３又はプリンタ１４に出力し、画像処理プログラムを終了する。

本実施形態によって発揮される効果について、以下に記載する。
（１） 本実施形態の画像処理装置１１は、コンピュータ１２が、第１算出手段として頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定するようにしている。そして、コンピュータ１２は、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出するようにしている。又、コンピュータ１２が、第２算出手段として、頸動脈の二層円筒モデルの理論式に係る頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより頸動脈と周辺組織の弾性係数を算出するようしている。

この結果、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる。
（２） 本実施形態の画像処理装置１１は、コンピュータ１２が第１算出手段として、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定する。そして、コンピュータ１２は、推定した各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出するようにしている。

このように頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のみのオプティカルフローを推定することから、例えば、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む全領域の各点に係るオプティカルフローを推定する場合に比して、オプティカルフローを算出するトータル時間を短縮できる。

（３） 本実施形態の画像処理プログラムは、コンピュータ１２を頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得し、動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定し、推定した各点のオプティカルフローに基づき各点の変位を算出する第１算出手段とする。又、画像処理プログラムは、コンピュータ１２を、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を二層円筒モデルとして表わす理論式に係る頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、第１算出手段により算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより頸動脈と前記周辺組織の弾性係数を算出する第２算出手段として機能させる。

この結果、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置としてコンピュータを機能させることができる画像処理プログラムを提供できる。

（４） 本実施形態の画像処理プログラムは、コンピュータ１２が頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のみのオプティカルフローを推定することから、例えば、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む全領域の各点に係るオプティカルフローを推定する場合に比して、オプティカルフローを算出するトータル時間を短縮できる。

（５） 本実施形態のＲＯＭ４２は、前記画像処理プログラムを記憶した記憶媒体とした。この結果、頸動脈の周辺組織の存在を考慮することにより、より正確に頸動脈の弾性係数を算出することができる画像処理装置としてコンピュータを機能させることができる画像処理プログラムを記憶した記憶媒体を提供できる。

（６） 本実施形態の超音波診断装置１６は、画像処理装置１１に接続されているため上記（１）及び（２）の効果を容易に実現できる超音波診断装置となる。

実施例では超音波診断装置（メディソン・ジャパン製SonoAce PICO）を使用して、リニア型超音波探触子（7.5MHz）を被験者の頸動脈に当てて、超音波Ｂモード画像の短軸断面の動画像を撮像した。Ｂモード画像は、超音波診断装置のビデオ出力からも出力されて、ＤＶコンバータ（CANOPUS社製ADVC-300）により解像度720×480画素、３０フレーム／秒でビデオキャプチャされた後、IEEE1394信号としコンピュータ１２に取り込まれる。ディスプレイの超音波画像領域の画素数は、水平方向にＮｘ＝５４０（pixel）、Ｎｙ＝４２０（pixel）であり、１画素当たり、0.0713（mm/pixel）となる。

取得した動画像から、最低血圧時のフレームと最高血圧時のフレームを取り出し、前記オプティカルフロー法により、図７（ａ）に示す超音波画像において、矢印で示した軸上で、矢印方向（すなわち、頸動脈の半径方向）の変位を算出した結果を図７（ｂ）に示す。

図７（ｂ）に示すように、内半径ｒ１で変位が最大になり、ｒが大きくなるにつれて、変位ｈが小さくなることが分かる。
図８（ａ）、（ｂ）で示す「×」のプロットは、前記実施例の超音波診断装置を使用して、同じ被験者の頸動脈の超音波Ｂモード画像を取得してオプティカルフロー法により推定（算出）した半径方向の軸上の点の変位をそれぞれ示しており、同じものである。これらのオプティカルフロー法で算出された変位に基づいて、Ｅ１，Ｅ２，ｒ１，ｒ２のパラメータを前述のようにして推定した結果、Ｅ１＝70(kPa)、Ｅ２＝141(kPa)、ｒ１＝4.2mm、ｒ２＝5.1mmとなった。

一方、従来の推定方法での血管壁の弾性係数Ｅ１は、すなわち、周辺組織の存在を考えず、その弾性係数Ｅ２＝0(kPa)とすると、Ｅ１＝420(kPa)と推定された。
本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）と従来の推定方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）は、図８（ａ）、（ｂ）では実線で示されている。

図９（ａ）、（ｂ）は、図８（ａ），（ｂ）の被験者とは異なる被験者の頸動脈についてオプティカルフロー法により推定（算出）した半径方向の軸上の点の変位を「×」で示している。

オプティカルフロー法で算出された変位に基づいて、Ｅ１，Ｅ２，ｒ１，ｒ２のパラメータを前述のようにして推定した結果、図９（ａ）ではＥ１＝40(kPa)、Ｅ２＝186(kPa)、ｒ１＝3.8mm、ｒ２＝5.3mmとなった。一方、図９（ｂ）において、従来の推定方法での血管壁の弾性係数Ｅ１は、すなわち、周辺組織の存在を考えず、その弾性係数Ｅ２＝0(kPa)とすると、Ｅ１＝238(kPa)と推定された。

本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）と従来の推定方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）は、図９（ａ）、（ｂ）では実線で示されている。
図１０（ａ）、（ｂ）は、図８（ａ），（ｂ）、図９（ａ）、（ｂ）の被験者とは異なる被験者の頸動脈についてオプティカルフロー法により推定（算出）した半径方向の軸上の点の変位を「×」で示している。

オプティカルフロー法で算出された変位に基づいて、Ｅ１，Ｅ２，ｒ１，ｒ２のパラメータを前述のようにして推定した結果、図１０（ａ）ではＥ１＝81(kPa)、Ｅ２＝129(kPa)、ｒ１＝3.95mm、ｒ２＝5.46mmとなった。一方、図１０（ｂ）において、従来の推定方法での血管壁の弾性係数Ｅ１は、すなわち、周辺組織の存在を考えず、その弾性係数Ｅ２＝0(kPa)とすると、Ｅ１＝260(kPa)と推定された。

本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）と従来の推定方法で最小二乗法で推定された変位ｈ（ｒ）は、図１０（ａ）、（ｂ）では実線で示されている。
従来の推定方法では、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）に示すように、「×」でプロットしたものと、実線とでは、ｒがｒ１よりも大きくなると、図８（ａ）、図９（ａ）、図１０（ａ）とそれぞれ比較すると実線上の各点の変位が「×」でプロットした変位よりも大きくなっていることが分かる。この結果、従来の推定方法では実際よりも動脈硬化が進行しているとみなしてしまう虞がある。

なお、前記実施形態を次のように変更して構成することもできる。
○ 前記実施形態のフローチャートのステップＳ２０において、推定した各半径ｒでの変位と、二層円筒モデルの理論式の二乗誤差を最小にするように弾性係数Ｅ１，Ｅ２、半径ｒ１，ｒ２を求めたが、図７（ｂ）に示すように、内半径ｒ１で変位が最大になることから、変位ｈが最大になる半径ｒを内半径ｒ１として決定してもよい。そして、推定した各半径ｒでの変位と、二層円筒モデルで与えられる理論式（３）の二乗誤差を最小にするように弾性係数Ｅ１，Ｅ２と、外半径ｒ２を算出してもよい。

○ 前記実施形態では、頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定するようにしたが、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む全領域の各点に係るオプティカルフローを推定するようにしてもよい。この場合は、前記実施形態よりも算出時間を要することになるが、前記実施形態の（１）、（３）、（５）と同様の効果を奏することができる。

○ 前記実施形態では、ＲＯＭ４２を画像処理プログラムを記憶する記憶媒体としたが、記憶装置４４を画像処理プログラムを記憶する記憶媒体にしてもよく、或いは、ＣＤや、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に画像処理プログラムを格納して、ＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体を読込みするドライバ装置等にて読込みして実行するようにしてもよい。

本発明を具体化した一実施形態の画像処理装置１１の概略図。 同じく、画像処理装置１１の概略電気ブロック図。 超音波Ｂモード画像を表わす説明図。 二層円筒モデルの概念図。 コンピュータ１２が実行する画像処理プログラムのフローチャート。 二層円筒モデルにおいて、頸動脈壁の弾性係数Ｅ１が等しく、周辺組織の弾性係数Ｅ２が異なる２つの例における半径ｒと変位ｈの関係を示す説明図。 （ａ）は超音波画像の説明図、（ｂ）は（ａ）上において、矢印を示した軸上で変位が推定された結果を示す説明図。 （ａ）は本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈとオプティカルフロー法により算出された変位の説明図、（ｂ）は従来の推定法で最小二乗法で推定された変位ｈと、オプティカルフロー法により算出された変位の説明図。 （ａ）は本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈとオプティカルフロー法により算出された変位の説明図、（ｂ）は従来の推定法で最小二乗法で推定された変位ｈと、オプティカルフロー法により算出された変位の説明図。 （ａ）は本発明の方法で最小二乗法で推定された変位ｈとオプティカルフロー法により算出された変位の説明図、（ｂ）は従来の推定法で最小二乗法で推定された変位ｈと、オプティカルフロー法により算出された変位の説明図。

符号の説明

１１…画像処理装置、
１２…コンピュータ（第１算出手段、第２算出手段）、
１３…ディスプレイ、１６…超音波診断装置、
２１…探触子、４２…ＲＯＭ（記憶媒体）。

Claims (6)

1. 頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出する第１算出手段と、
   頸動脈とその周辺組織の弾性係数、頸動脈の血管壁の内径、外径、及び頸動脈の内圧、及び頸動脈の半径方向に位置する点の変位を含むことにより、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を二層円筒モデルとして表わす理論式であって、その理論式に係る前記頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、前記第１算出手段により算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより前記頸動脈と前記周辺組織の弾性係数を算出する第２算出手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１算出手段が、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、前記頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. コンピュータを、
   頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出する第１算出手段と、
   頸動脈とその周辺組織の弾性係数、頸動脈の血管壁の内径、外径、及び頸動脈の内圧、及び頸動脈の半径方向に位置する点の変位を含むことにより、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を二層円筒モデルとして表わす理論式であって、その理論式に係る前記頸動脈の半径方向に位置する点の変位と、前記第１算出手段により算出された各点の変位との二乗誤差を最小にすることにより前記頸動脈と前記周辺組織の弾性係数を算出する第２算出手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
4. 前記第１算出手段が、頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む動画像を取得して、前記動画像の時間的に異なる２つのフレーム間における頸動脈短軸断面形状とその周辺組織を含む領域において、前記頸動脈短軸断面形状の半径方向に延びる軸上の各点のオプティカルフローを推定し、推定した前記各点のオプティカルフローに基づいて前記各点の変位を算出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理プログラム。
5. 請求項３又は請求項４に記載の画像処理プログラムを記憶した記憶媒体。
6. 請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置に接続され、探触子の超音波送受信により得られたエコー信号を基に生体内の超音波Ｂモード画像列を生成し、前記画像処理装置に前記超音波Ｂモード画像列を出力することを特徴とする超音波診断装置。

Images