JP5842818B2 - 超音波診断装置及びプログラム - Google Patents
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Description
駆動信号によって被検体に向けて送信超音波を出力するとともに、被検体からの反射超音波を受信することにより受信信号を出力するn個の振動子を並列配置して備える超音波探触子と、
n個のうちの選択された振動子に駆動信号を供給する送信部と、
前記選択された振動子から出力される受信信号を受信する受信部と、
前記送信超音波の出力毎に配列方向に所定数だけずらしながら、前記駆動信号を供給する振動子を順次選択する制御部と、
前記受信部によって順次受信した受信信号に基づいてフレーム毎の前記被検体内の画像データを生成する画像処理部と、
を有し、
前記制御部は、連続して配置されるm個(m<n)の振動子の選択と、連続して配置されるm+1個の振動子の選択と、をフレーム毎に切り換えて実行し、フレーム毎の画像データが生成される毎に、2以上のフレームの画像データに基づいて静止画像であるか否かを判定し、静止画像であると判定したときは、少なくとも、連続する2つのフレームの画像データを合成して合成画像データを生成し、静止画像であると判定しないときは、前記連続する2つのフレームのうちの何れか一方のフレームの画像データから、当該一方の画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データの少なくとも何れかに基づいて生成し、該生成した画素データと当該一方の画像データとを合成して合成画像データを生成することを特徴とする。
前記制御部は、2以上のフレームの画像データに基づいて、輝度の遷移が所定の態様である画素の数を計数し、該計数の結果に応じて静止画像であるか否かの判定を行うことを特徴とする。
操作部をさらに備え、
前記制御部は、前記操作部による操作に応じて前記静止画像であると判定される画素の数を設定することを特徴とする。
前記制御部は、前記連続する2つのフレームのうちの後のフレームに取得したフレームの画像データと、当該後のフレームよりも2フレーム前に取得したフレームの画像データとを補間して補間画像データを生成し、前記静止画像であるか否かの判定結果が静止画像であるときは、前記補間画像データと、前記連続する2つのフレームのうちの前のフレームに取得したフレームの画像データとを合成して前記合成画像データを生成することを特徴とする。
前記制御部は、前記静止画像であるか否かの判定結果が静止画像でないときは、前記連続する2つのフレームのうちの前のフレームに取得したフレームの画像データから、当該画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データを補間して生成することを特徴とする。
駆動信号によって被検体に向けて送信超音波を出力するとともに、被検体から伝播した反射超音波を受信することにより受信信号を出力するn個の振動子を並列配置して備える超音波探触子を有する超音波診断装置に設けられたコンピュータに、
n個のうちの選択された振動子に駆動信号を供給する送信手段と、
前記選択された振動子から出力される受信信号を受信する受信手段と、
前記送信超音波の出力毎に配列方向に所定数だけずらしながら、前記駆動信号を供給する振動子を順次選択するとともに、連続して配置されるm個(m<n)の振動子の選択と、連続して配置されるm+1個の振動子の選択と、をフレーム毎に切り換えて実行する制御手段と、
前記受信手段によって順次受信した受信信号に基づいてフレーム毎の前記被検体内の画像データを生成する画像処理手段として機能させるとともに、
前記制御手段は、フレーム毎の画像データが生成される毎に、2以上のフレームの画像データに基づいて静止画像であるか否かを判定し、静止画像であると判定したときは、少なくとも、連続する2つのフレームの画像データを合成して合成画像データを生成し、静止画像であると判定しないときは、前記連続する2つのフレームのうちの何れか一方のフレームの画像データから、当該一方の画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データの少なくとも何れかに基づいて生成し、該生成した画素データと当該一方の画像データとを合成して合成画像データを生成することを特徴とする。
ROMは、半導体等の不揮発メモリ等により構成され、超音波診断装置Sに対応するシステムプログラム及び該システムプログラム上で実行可能な、後述する、パルス送信処理、パルス受信処理、画像データ合成処理、閾値設定処理等の各種処理プログラムや、各種データ等を記憶する。これらのプログラムは、コンピュータが読み取り可能なプログラムコードの形態で格納され、CPUは、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
RAMは、CPUにより実行される各種プログラム及びこれらプログラムに係るデータを一時的に記憶するワークエリアを形成する。
奇数スキャンBモード画像データメモリ部15aは、少なくとも2フレーム分のフレーム画像データを格納することができ、最新の奇数フレームにおいて生成されたフレーム画像データと、最新の奇数フレームの1つ前の奇数フレームにおいて生成されたフレーム画像データとが格納される。なお、後述するフレーム差分静止画素カウント部18cによる静止画判定の精度を向上させるため、1つ前以前の奇数フレームにおいて生成されたフレーム画像データをさらに格納できるようにしてもよい。
また、偶数スキャンBモード画像データメモリ部15bは、少なくとも2フレーム分のフレーム画像データを格納することができ、最新の偶数フレームにおいて生成されたフレーム画像データと、最新の偶数フレームの1つ前の偶数フレームにおいて生成されたフレーム画像データとが格納される。なお、後述するフレーム差分静止画素カウント部18cによる静止画判定の精度を向上させるため、1つ前以前の偶数フレームにおいて生成されたフレーム画像データをさらに格納できるようにしてもよい。
本実施の形態では、以上のようにして静止画判定を行うが、静止画判定の精度を向上させるために、最新のフレームと最新のフレームの2つ前のフレームにおける画素の輝度差と、最新のフレームの2つ前のフレームと最新のフレームの4つ前のフレームにおける画素の輝度差との両方を判定し、その判定結果に基づいて静止画素判定を行うようにしてもよい。また、同様にして、それ以前のフレーム間における画素の輝度差をさらに判定し、その判定結果を静止画素判定に使用するようにしてもよい。
ここで、テーブルに設定されている診断部位に対応する値について、例えば、診断部位が心臓や血流などの動きの大きな部位である場合は、動画像と判定されやすくするため、閾値(th1)が高くなるように設定され、肝臓や甲状腺などの動きのほとんど見られない部位である場合は、静止画像と判定されやすくするため、閾値(th1)が低くなるように設定される。
そして、偶数フレームである4フレーム目では、図9のDに示すように、2フレーム目と同様にして走査が行われ、図9のHに示されるようなフレーム画像データが生成される。
以下、5フレーム目以降も同様の手順により順次フレーム画像データが生成される。
図11のA及び図11のBは、実際の物体の位置を示しており、図11のBは、図11のAの1フレーム後における状態を示している。また、図11のC及び図11のDは、それぞれ、図11のA及び図11のBの状態においてそれぞれ生成されたフレーム画像データを表しており、図11のEは、図11のC及び図11のDに示されるフレーム画像データを合成した結果である合成画像データを表している。
また、図12のA及び図12のBは、実際の物体の位置を示しており、図12のBは、図12のAの1フレーム後における状態を示している。また、図12のC及び図12のDは、それぞれ、図12のA及び図12のBの状態においてそれぞれ生成されたフレーム画像データを表しており、図12のEは、図12のC及び図12のDに示されるフレーム画像データを合成した結果である合成画像データを表している。
そして、図13に示されるように、図13のAの状態から1フレームの間、物体は移動せず、図13のBの状態となり、また、図13のBの状態から1フレームの間、物体は移動しており、図13のCの状態となっている。
なお、図13のA及び図13のCは奇数フレームとし、図13のBは偶数フレームとして説明する。
また、図13中、破線Aで囲まれた部分における各フレームにおけるフレーム画像の画素データを図14に示す。
また、2フレーム目の破線A部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,12,14,16番目のターゲットおける画素が黒で、6,8,10番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、3フレーム目の破線A部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,5,7,9,11,13,15番目のターゲットにおける画素の何れも黒となっている。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図15中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
ここで、1フレーム目の破線B部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、2フレーム目の破線B部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,12,14,16番目のターゲットにおける画素が黒で、6,8,10番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、3フレーム目の破線B部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図16中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
ここで、1フレーム目の破線C部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,5,7,9,11,13,15番目のターゲットにおける画素の何れも黒となっている。
また、2フレーム目の破線C部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,6,8,10,12,14,16番目のターゲットおける画素の何れも黒となっている。
また、3フレーム目の破線C部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図17中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
その結果、図12のEに示されるような櫛型のノイズは発生せず、アーチファクトの低減が図れるようになる。
そして、図19に示されるように、図19のAの状態から1フレームの間、物体は移動せず、図19のBの状態となり、また、図19のBの状態から1フレームの間、物体は移動せず、図19のCの状態となっているが、図19のFに示すように、図19のCの状態においてアーチファクトが現れている。
なお、図19のA及び図19のCは奇数フレームとし、図19のBは偶数フレームとして説明する。
ここで、1フレーム目の破線D部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、2フレーム目の破線D部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,12,14,16番目のターゲットにおける画素が黒で、6,8,10番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、3フレーム目の破線D部分におけるフレーム画像の画素データは、1,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、3,5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
先ず、奇数番目のターゲットの画素について、図20中、実線の矢印にて示すように、それぞれ、1フレーム目における画素の画素データと3フレーム目における画素の画素データとから補間画素データを得て、これを合成画像データに適用するようにしている。例えば、3番目のターゲットの画素については、1フレーム目のフレーム画像データにおける3番目のターゲットの画素の画素データと、3フレーム目のフレーム画像データにおける3番目のターゲットの画素の画素データとの平均を求めることによって補間画素データを得、これを合成画像データにおける3番目のターゲットの画素の画素データとして適用する。よって、3番目のターゲットの画素はグレーとなる。他の奇数番目のターゲットの画素についても同様にして補間画素データを得る。なお、1フレーム目のフレーム画像データにおける画素データと、3フレーム目のフレーム画像データにおける画素データとの平均を求めるときに重み付けをしてもよい。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図20中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
ここで、1フレーム目の破線E部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、2フレーム目の破線E部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,12,14,16番目のターゲットにおける画素が黒で、6,8,10番目のターゲットにおける画素が白となっている。
また、3フレーム目の破線E部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,13,15番目のターゲットにおける画素が黒で、5,7,9,11番目のターゲットにおける画素が白となっている。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図21中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
ここで、1フレーム目の破線F部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,5,7,9,11,13,15番目のターゲットにおける画素の何れも黒となっている。
また、2フレーム目の破線F部分におけるフレーム画像の画素データは、2,4,6,8,10,12,14,16番目のターゲットおける画素の何れも黒となっている。
また、3フレーム目の破線F部分におけるフレーム画像の画素データは、1,3,5,7,9,11,13,15番目のターゲットにおける画素の何れも黒となっている。
一方、偶数番目のターゲットの画素については、図22中、点線の矢印にて示すように、2フレーム目のフレーム画像データにおける画素の画素データをそのまま合成画像データに適用する。
その結果、静止画像と判定された画像については、一部の画素に動きや変化があったとしてもその数は多くないため、最新のフレームにおける画素の画素データと最新のフレームの2つ前のフレームにおける画素の画素データとの補間を行って画像を平滑することにより、画素の動きや変化がユーザの気にならない程度に抑圧され、静止画像として適切に表示を行うことができるようになる。また、アーチファクトが現れた場合でも、ユーザの気にならない程度にこれを抑制することができるようになる。
1 超音波診断装置本体
2 超音波探触子
2a 振動子
11 操作入力部
12 送信部
13 受信部
14 画像生成部
17 表示部
18 制御部
Claims (6)
- 駆動信号によって被検体に向けて送信超音波を出力するとともに、被検体からの反射超音波を受信することにより受信信号を出力するn個の振動子を並列配置して備える超音波探触子と、
n個のうちの選択された振動子に駆動信号を供給する送信部と、
前記選択された振動子から出力される受信信号を受信する受信部と、
前記送信超音波の出力毎に配列方向に所定数だけずらしながら、前記駆動信号を供給する振動子を順次選択する制御部と、
前記受信部によって順次受信した受信信号に基づいてフレーム毎の前記被検体内の画像データを生成する画像処理部と、
を有し、
前記制御部は、連続して配置されるm個(m<n)の振動子の選択と、連続して配置されるm+1個の振動子の選択と、をフレーム毎に切り換えて実行し、フレーム毎の画像データが生成される毎に、2以上のフレームの画像データに基づいて静止画像であるか否かを判定し、静止画像であると判定したときは、少なくとも、連続する2つのフレームの画像データを合成して合成画像データを生成し、静止画像であると判定しないときは、前記連続する2つのフレームのうちの何れか一方のフレームの画像データから、当該一方の画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データの少なくとも何れかに基づいて生成し、該生成した画素データと当該一方の画像データとを合成して合成画像データを生成することを特徴とする超音波診断装置。 - 前記制御部は、2以上のフレームの画像データに基づいて、輝度の遷移が所定の態様である画素の数を計数し、該計数の結果に応じて静止画像であるか否かの判定を行うことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
- 操作部をさらに備え、
前記制御部は、前記操作部による操作に応じて前記静止画像であると判定される画素の数を設定することを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。 - 前記制御部は、前記連続する2つのフレームのうちの後のフレームに取得したフレームの画像データと、当該後のフレームよりも2フレーム前に取得したフレームの画像データとを補間して補間画像データを生成し、前記静止画像であるか否かの判定結果が静止画像であるときは、前記補間画像データと、前記連続する2つのフレームのうちの前のフレームに取得したフレームの画像データとを合成して前記合成画像データを生成することを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の超音波診断装置。
- 前記制御部は、前記静止画像であるか否かの判定結果が静止画像でないときは、前記連続する2つのフレームのうちの前のフレームに取得したフレームの画像データから、当該画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データを補間して生成することを特徴とする請求項1〜4の何れか一項に記載の超音波診断装置。
- 駆動信号によって被検体に向けて送信超音波を出力するとともに、被検体から伝播した反射超音波を受信することにより受信信号を出力するn個の振動子を並列配置して備える超音波探触子を有する超音波診断装置に設けられたコンピュータに、
n個のうちの選択された振動子に駆動信号を供給する送信手段と、
前記選択された振動子から出力される受信信号を受信する受信手段と、
前記送信超音波の出力毎に配列方向に所定数だけずらしながら、前記駆動信号を供給する振動子を順次選択するとともに、連続して配置されるm個(m<n)の振動子の選択と、連続して配置されるm+1個の振動子の選択と、をフレーム毎に切り換えて実行する制御手段と、
前記受信手段によって順次受信した受信信号に基づいてフレーム毎の前記被検体内の画像データを生成する画像処理手段として機能させるとともに、
前記制御手段は、フレーム毎の画像データが生成される毎に、2以上のフレームの画像データに基づいて静止画像であるか否かを判定し、静止画像であると判定したときは、少なくとも、連続する2つのフレームの画像データを合成して合成画像データを生成し、静止画像であると判定しないときは、前記連続する2つのフレームのうちの何れか一方のフレームの画像データから、当該一方の画像データにおいて隣接する画素の間に配置するための画素データを、当該隣接する画素の画素データの少なくとも何れかに基づいて生成し、該生成した画素データと当該一方の画像データとを合成して合成画像データを生成するためのプログラム。
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