JP6162532B2 - 画像情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、超音波診断画像等の断面再構成像から得られる画像情報を処理する画像情報処理装置及びプログラムに関する。

近年、夏季における気温の上昇等に伴い、脱水症状を呈する人々が増えている。一般に、脱水による症状はさまざまで、その診断は比較的難しいのが実情である。

また、最近では静脈の長手方向に沿った面で切断したときの断面像から、呼吸に伴う静脈の動きを調べて評価し、この動きの状況から脱水の診断等を行う方法が考えられている（非特許文献１）。

M. Feissel, F. Michard, J.P.Faller, andJ.L. Teboul, "The respiratory variation in inferior vena cava diameter asa guide to fluid therapy," Intensive Care Medicins, 2004年，vol.30, pp. 1834-1837

しかしながら、上記従来の呼吸に伴う静脈の動きを調べるときには、静脈の長手方向に沿った面で切断したときの断面を用いるのであるが、長手方向断面では血管壁間距離が場所によって異なり、画像処理による実用的な測定が困難であった。

本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、血管内水分量に関わる静脈の時間変動の情報を、超音波診断装置による再構成像等を用いて処理可能な画像情報処理装置を提供することを、その目的の一つとする。

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、画像情報処理装置であって、測定対象となった静脈の断面再構成像を取得する手段と、前記取得した断面再構成像に撮像されている、前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する演算手段と前記演算した断面積の推定値の心拍による変動に係る情報を生成する手段と、前記生成した情報を出力する手段と、を含むこととしたものである。

ここで前記演算手段は、前記静脈の断面像の面積の推定値として、前記取得した断面再構成像に撮像されている前記静脈の断面像の輪郭線に近似する楕円の面積を演算することとしてもよい。

また前記演算手段は、前記取得した断面再構成像に撮像されている前記静脈の断面像を複数の部分に分割し、各部分をそれぞれ予め定めた形状の図形に近似して当該図形の面積を演算し、その演算結果を総計して前記静脈の断面像の面積積の推定値を演算することとしてもよい。

さらに本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、測定対象となった静脈の断面再構成像を取得する手段と、前記取得した断面再構成像に撮像されている、前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する演算手段と、前記演算した断面積の推定値の心拍による変動に係る情報を生成する手段と、前記生成した情報を出力する手段と、として機能させることとしたものである。

本発明によると、静脈の時間変動の情報を、超音波診断装置による再構成像等を用いて処理できる。

本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置の例を表す構成ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置が取得する静脈の断面像の例を表す説明図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置が記録する面積の値の例を表す説明図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置が記録した面積の値をプロットしたグラフを表す説明図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置が処理の対象とする静脈の断面像の例を表す説明図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置による近似の処理例を表す流れ図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置の動作例を表すフローチャート図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置のもう一つの動作例を表すフローチャート図である。 本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置による処理例に基づく説明図である。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る画像情報処理装置１は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、入出力部１５とを含んで構成される。ここで制御部１１はＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、記憶部１２に格納されたプログラムに従って動作する。本実施の形態では、この制御部１１は、測定対象となった静脈の断面像を含む断面再構成像Ｉ（ｋ）（ｋ＝１，２，…）を連続的に取得し、当該取得した断面再構成像に撮像されている、測定対象となった静脈の断面像の面積の推定値を演算する。そして制御部１１は、当該演算した面積の推定値の心拍による変動に係る情報を生成し、当該生成した情報を出力する。この制御部１１による具体的な処理の内容は後に述べる。

記憶部１２は、制御部１１によって処理されるプログラムを保持する。このプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読な記録媒体に格納されて提供され、この記憶部１２に複写されたものであってもよい。またこのプログラムは、ネットワーク等の通信回線を通じて配信され、この記憶部１２に格納されたものであってもよい。本実施の形態では、この記憶部１２は制御部１１のワークメモリとしても動作する。

操作部１３は、マウスやキーボード等であり、利用者の操作を受け入れて、当該操作の内容を表す情報を制御部１１に出力している。表示部１４は、ディスプレイ等であり、制御部１１から入力される指示に従って情報を表示出力する。

入出力部１５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）その他のインタフェースであり、本実施の形態では、外部の機器が予め定めたタイミングごとに撮像した、測定対象となった静脈の断面像を含む断面再構成像の入力を受けて制御部１１に出力している。

本実施の形態のある例では、測定対象の静脈は、人間のＩＶＣ（下大静脈）であり、入出力部１５は、このＩＶＣの水平断での超音波診断装置の画像を取得する。この画像は例えば図２に例示するように、ＩＶＣを血液の流れる方向に対する面（血流に実質的に直交する面）で切断した状態の像（Ｊ）となり、略円筒形状をなすＩＶＣの断面像（径）が視認される像（Ｊ）となる。

超音波診断装置による像を用いる場合は、こうした略円形状の物体が撮像されている場合、実際には超音波がこの物体で屈折を受けるので、超音波源に対してこの物体を挟んだ後方側に超音波が到達しない領域が生じ、この略円形状の輪郭は、断続的なものとなっている。

本実施の形態の一例では、制御部１１は、測定対象となった静脈が最初に得られた断面再構成像Ｉ（１）を初期画像として表示部１４に表示する。そして利用者からこの表示部１４に表示した初期画像において静脈の輪郭線上の複数の点を指定させる。利用者が操作部１３のマウスをクリックするなどして、これらの点を指定すると、制御部１１は、これらの点を通る閉曲線を定める。複数の点の座標から、これらの点を通過する閉曲線を推定する方法は広く知られているので、ここでの詳しい説明を省略する。

制御部１１は、断面再構成像Ｉ（１）に対して所定のノイズ除去処理を施す。このノイズ除去処理は、例えば縮小処理と拡大処理とを行うものであってもよい。これにより、孤立点が除去される。また、ノイズ除去処理後の断面再構成像Ｉ（１）を二値化する。

そして制御部１１は、二値化後の画素の輝度等の情報を参照し、また、先に得た閉曲線を初期輪郭として、この二値化後の断面再構成像Ｉ（１）から静脈の輪郭を、いわゆるSnakes曲線（スネークス曲線）の演算方法によって検出する。Snakes曲線によれば、断続的となった像からも、輪郭線を推定して得ることができる。このSnakes曲線の演算もまた広く知られているものであり（Kass M., Witkin A., Terzopoulos D.(1987) Snakes: active contour models. Int. J. Comput. Vis. 1(4):321-331）、その簡易に実装された一例は、OpenCV等のライブラリにおいて提供されているものである。本実施の形態のある例では、このOpenCVにおいて実装されている処理を採用し、利用者が指定した点を用いて得た閉曲線を初期輪郭として、二値化後の断面再構成像Ｉ（１）での静脈の断面像の輪郭を検出する。

制御部１１は、この検出した静脈の断面像の輪郭線に近似する楕円を生成する。そしてこの楕円の面積を、断面再構成像Ｉ（１）における静脈の断面の面積Ａ（１）として推定して、記憶部１２に記録する。

制御部１１は、以下、ｋ番目の断面再構成像Ｉ（ｋ）について、断面再構成Ｉ（１）と同様のノイズ除去処理と二値化処理とを行う。そしてＩ（ｋ−１）において検出した静脈の断面像の輪郭線を初期輪郭として、二値化後の断面再構成像Ｉ（ｋ）から静脈の断面像の輪郭を、いわゆるSnakes曲線の演算方法によって検出する。そして制御部１１は、この検出した静脈の断面像の輪郭線に近似する楕円を生成する。そしてこの楕円の面積を、断面再構成像Ｉ（ｋ）における静脈の断面像の面積Ａ（ｋ）として推定して、記憶部１２に記録する。

これにより記憶部１２には、処理の対象として制御部１１が受け入れた断面再構成像Ｉ（ｋ）（ｋ＝１，２，…）のそれぞれから得られた静脈の断面像の面積の推定値Ａ（ｋ）（ｋ＝１，２，…）が記録されていることとなる（図３）。なお、ここで楕円への近似はOpenCVライブラリの楕円近似処理をそのまま用いることができる。具体的に、この図３に例示される一連の面積Ａ（ｋ）をグラフにすると、図４に例示するようなものとなる。図４に例示するように、比較的短周期での変動と、比較的長周期での変動とを含むものとなるが、このうち短周期での変動が心拍による変動であり、比較的長周期の変動が呼吸による変動である。

すなわち、心拍による変動に係る情報を得るためには、例えば図４に例示される上下の各ピーク値を用いればよい（各ピークは比較的短い周期での変動を表すものであるため）。一例として本実施の形態の制御部１１は、図４のグラフを表示部１４に表示して、極大値の位置と極小値の位置との指定を、それぞれ複数、利用者から受け入れる。または、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等の方法で周期を検出し、各周期に相当するＡ（ｋ）の範囲ごとに、当該周期内での最大値と最小値とを検出して、それぞれ極大値、極小値としてもよい。

これにより各周期における上側ピークの値（極大値）Ｓｉ，maxと、下側ピークの値（極小値）Ｓｉ，minとを図３に例示した記録から得る（図４の矢印で示す位置に相当する値となる）。

ここで互いに隣接するピークの間隔が１心拍に相当する。制御部１１はｎ心拍分の極大値及び極小値を用いて、
［数１］
ｄＩＶＣ＝（１／ｎ）Σ（Ｓi,max−Ｓi,min）／（Ｓi,min） （１）
を演算して、この演算の結果の値を出力する。

なお、ここまでの説明では、断面再構成像Ｉ（ｋ）から検出された静脈の断面像の輪郭線を楕円で近似していたが、静脈の断面像は必ずしも円形ではなく、例えば図５に例示するように一方の軸（図５のＸ軸）に対しては対称でありながら、この軸に直交する軸（図５のＹ軸）に対しては非対称である場合がある。この場合は、静脈の断面像を複数の部分に分割し、各部分を予め定めた形状の図形でそれぞれ近似することとしてもよい。制御部１１は、近似した各部分に対応する図形の面積を演算し、この演算結果を総計して、静脈の断面像の面積を演算する。

一例として、内頸静脈（internal jugular vain）を対象の静脈とする場合、図５に示したように、この静脈の断面は概ね上側と下側とがそれぞれ径の異なる半楕円を組み合せた形状となっている。そこで本実施の形態のある例では、制御部１１は、この静脈断面の輪郭線上で曲率が変化する２点Ｐ，Ｑを求める（図６のＳ１１）。この処理は輪郭線上の各点での接線の傾きが最も大きく変化する２点を探索することによって求めればよい。

次に制御部１１は、この求めた２点を結ぶ線分を切断線として、輪郭線を、切断線の一方側と他方側とに分割する（図６のＳ１２）。そして制御部１１は、分割して得た各部分をそれぞれ径の異なる半楕円によって近似する。この処理は、分割によって得た各部分を仮想的に切断線で折返した像を生成し（図６のＳ１３）、これらの像に近似する楕円を、例えばOpenCVライブラリの楕円近似処理によって求めることとすればよい（図６のＳ１４）。求められた各楕円の面積を１／２倍してそれぞれ累算すれば、分割によって得た各部分の近似的な面積を得ることができる。

本実施の形態は、以上の構成を備えてなり、次のように動作する。本実施の形態の画像情報処理装置１は、測定対象となった静脈の断面像を含む、連続して撮像されたＮ個の断面再構成像Ｉ（ｋ）（ｋ＝１，２…，Ｎ）を取得して、図７に例示する処理を開始する。画像情報処理装置１は、変数ｉを「１」に初期化しておき、ｉ番目に得られた断面再構成像Ｉ（ｉ）（ここでは最初に得られた断面再構成像Ｉ（１））を表示部１４に表示する（Ｓ２１）、また画像情報処理装置１は、利用者からこの断面再構成像Ｉ（１）に撮像されている処理対象となった静脈の断面像の輪郭線の指定を受け入れる（Ｓ２２）。

画像情報処理装置１は、断面再構成像Ｉ（ｉ）に対してノイズ除去の処理や二値化の処理等を行って（Ｓ２３：画像前処理）、指定された輪郭線を初期輪郭線として、前処理後の断面再構成像Ｉ（ｉ）に撮像されている、処理対象となった静脈の断面像の輪郭線を、Snakes曲線を得る方法等によって検出する（Ｓ２４）。このとき、ｉ＝１であれば処理Ｓ２２で受け入れた輪郭線を初期輪郭とする。

画像情報処理装置１は、検出した輪郭線で囲まれる断面像を近似する、予め定めた形状の図形、または複数の図形を求める（Ｓ２５）。ここで図形は、例えば楕円や、複数の半楕円等でよい。画像情報処理装置１は、求めた図形の面積（複数の図形によって近似されるときは当該複数の図形の面積の総和）Ａ（ｉ）を演算して記録する（Ｓ２６）。

また、画像情報処理装置１はｉを「１」だけインクリメントして（Ｓ２７）、ｉ＜Ｎ＋１であれば、処理Ｓ２４で検出した輪郭線を、次のｉ＋１番目に得られた断面再構成像Ｉ（ｉ＋１）における初期輪郭として設定し（Ｓ２８）、処理Ｓ２３に戻ってループする。

一方、ｉ＝Ｎ＋１であれば、画像情報処理装置１は、Ｎ個の断面再構成像Ｉ（ｋ）（ｋ＝１，２…，Ｎ）の各々に対応して処理Ｓ２６にて記録した面積の値Ａ（ｋ）（ｋ＝１，２…，Ｎ）の、各周期における極大値と極小値とを見出し、ｊ番目の周期での極大値と極小値との和を、ｊ番目の周期での極小値で除して、ｊ＝１から所定のｎまで加算し、ｎで除した値（検出値）を生成して出力する（Ｓ２９）。

ここで対象となる静脈を下大静脈（ＩＶＣ）とした場合、この処理Ｓ２９で得る検出値は、（１）式に示したｄＩＶＣとすればよい。４名の被験者により、通常の状態と、ショックパンツによって人工的に脱水の状態を作り出した状態とでｄＩＶＣを得た例を次の表１に示す。

この表１に示す結果によれば、例えばｄＩＶＣが０．１５を閾値として脱水症状があるか否かを判断できることとなる。

また本実施の形態のここまでの説明では、静脈の断面像の輪郭線をSnakes曲線によって求めていたが、本実施の形態はこれに限られない。例えば静脈の断面像の輪郭線は、パターンマッチング等の方法で見出すことができる。また断面再構成像は、超音波の像に限られるものでもない。

静脈の断面像の輪郭線を求める別の例について図８を参照して次に説明する。本実施の形態の一例では、制御部１１は、測定対象となった静脈の像が含まれる断面再構成像Ｉ（ｉ）の入力を受け入れる（Ｓ３１）。そして制御部１１は、当該入力された断面再構成像が最初に入力された画像（初期画像：Ｉ（１））であるか否かを判断する（Ｓ３２）。この判断は、前回入力された断面再構成像があるか否かにより判断すればよい。

制御部１１は、当該判断の結果、入力された断面再構成像が初期画像Ｉ（１）であれば、当該初期画像Ｉ（１）を表示部１４に表示する。そして利用者からこの表示部１４に表示した初期画像において静脈の輪郭線上の複数の点を指定させる（Ｓ３３）。利用者が操作部１３のマウスをクリックするなどして、これらの点を指定すると、制御部１１は、これらの点を通る閉曲線を定める。複数の点の座標から、これらの点を通過する閉曲線を推定する方法は広く知られているので、ここでの詳しい説明を省略する。

制御部１１は、入力された断面再構成像Ｉ（ｉ）に対して所定のノイズ除去処理等を施す（Ｓ３４：画像前処理）。このノイズ除去処理は、例えば縮小処理と拡大処理とを行うものであってもよい。これにより、孤立点が除去される。また制御部１１は、この画像前処理において、ノイズ除去処理後に断面再構成像Ｉ（ｉ）を二値化してもよい。

そして制御部１１は、画像前処理後の画素の輝度等の情報を参照し、また、先に得た閉曲線を初期輪郭として、この画像前処理後の断面再構成像Ｉ（ｉ）から静脈の輪郭を、いわゆるSnakes曲線の演算方法によって検出する（Ｓ３５）。Snakes曲線によれば、断続的となった像からも、輪郭線を推定して得ることができる。このSnakes曲線の演算もまた広く知られているものであり、その簡易に実装された一例は、OpenCV等のライブラリにおいて提供されているものである。

制御部１１は、この検出した静脈の断面像の輪郭線に近似する楕円を生成する（Ｓ３６）。そしてこの楕円の面積を、断面再構成像Ｉ（ｉ）における静脈の断面の面積Ａ（ｉ）として推定して、記憶部１２に記録する（Ｓ３７）。そして制御部１１は、処理Ｓ３１に戻って処理を続ける。なお、すべての断面再構成像についての処理が終了すると、制御部１１は、記録した面積に基づいて検出値を生成して出力し、処理を終了する。この検出値は図７の処理Ｓ２９におけるものと同様であるので、繰り返しての説明を省略する。

また制御部１１は、処理Ｓ３２において、入力された断面再構成像が初期画像でないと判断したとき（入力された断面再構成像がｋ＞１であるｋ番目の断面再構成像Ｉ（ｋ）であると判断したとき）には、当該ｋ番目の断面再構成像Ｉ（ｋ）について、処理Ｓ３４におけるのと同様の画像前処理（例えばノイズ除去処理と二値化処理と）を行う（Ｓ４１）。

また制御部１１は、前回入力された断面再構成像Ｉ（ｋ−１）において検出した静脈の断面像の輪郭線上のスペックルパターンを、今回入力された断面再構成像Ｉ（ｋ）上で追跡するスペックルトラッキング法により初期輪郭を生成する（Ｓ４２）。そして制御部１１は、処理Ｓ３５に移行して処理を続ける。処理Ｓ３５では、制御部１１は、スペックルトラッキング法により得られた初期輪郭を用いてSnakes曲線の演算方法により、輪郭線を検出することとなる。

本実施の形態のこの例によると、一つ前に入力された断面再構成像において特定した輪郭線上のスペックルパターンを、新たな断面再構成像においてトラッキングして初期輪郭とし、この初期輪郭からSnakes曲線の方法で補正して、当該新たな断面再構成像での輪郭線を得ることとなる。

ここで輪郭線を得る方法を定量的に評価した例について説明する。２００枚の断面再構成像Ｉ（ｉ）（ｉ＝１，２，…２００）を用いて、ｉ番目の断面再構成像において、（１）Skanes曲線の方法のみで得た輪郭線（２）スペックルトラッキングのみで得た輪郭線、（３）一つ前の輪郭線上のスペックルパターンをスペックルトラッキングして初期輪郭を得、次いで当該初期輪郭についてSnakes曲線の方法を適用して得た輪郭線のそれぞれが囲む面積Ａ1（ｉ），Ａ2（ｉ），Ａ3（ｉ）を求める。

また比較のため、専門家がｉ番目の断面再構成像において特定した輪郭線が囲む面積Ｍ（ｉ）を求める。そして、Ａj（ｉ）（ｊ＝１，２，３）のそれぞれに対応する輪郭線と、専門家がｉ番目の断面再構成像において特定した輪郭線との共通部分の面積を「Ａj（ｉ）∩Ｍ（ｉ）」とし、評価関数（ダイス係数）Ｓj（ｉ）＝２×（Ａj（ｉ）∩Ｍ（ｉ））／（Ａj（ｉ）＋Ｍ（ｉ））を各ｉ（ｉ＝１，２，…２００）について求める。そしてこの評価関数Ｓj（ｉ）を図示したものを図９に励磁する。図９の例は、超音波診断装置により内頸静脈（ＩＪＶ）の２００枚の断面再構成像を逐次的に得て、当該断面再構成像について上記３つの方法で得た各輪郭線と、専門家が特定した輪郭線とに基づき、上記評価関数を演算したものを図示したものである。

図９では横軸に断面再構成像が入力された順序（ｉ）、縦軸に評価関数（ダイス係数）を表している。ダイス係数が「１」に近いほど、求めた輪郭線が、専門家の特定した輪郭線に一致していることを意味する。図９の例では、（１）Snakes曲線の方法のみで得た輪郭線については評価関数の値が約０．８６で２００枚までほぼ変化がなかった。

また、（２）スペックルトラッキングのみで得た輪郭線については、１００枚目までは０．９２を超えるものもあるが、１００枚目以降は０．９程度、１５０枚目を超えるところからは急激に評価関数の値が落ち込んでおり、この例では安定しなかった。

さらに（３）一つ前の輪郭線上のスペックルパターンをスペックルトラッキングして初期輪郭を得、次いで当該初期輪郭についてSnakes曲線の方法を適用して得た輪郭線については、評価関数の値は約０．９４で２００枚までほぼ変化がなかった。

また、ここでの例ではスペックルパターンを追跡する例（スペックルトラッキングの例）について述べたが、本実施の形態では、スペックルトラッキングに代えて、スペックルパターンではなく、断面再構成像内に特定された輪郭線上の任意の画像パターンを追跡する方法（一般的なパターン追跡）を用いても構わない。この場合も、パターン追跡の方法を単独で用いて、逐次的に入力される断面再構成像Ｉ（ｉ）（ｉ＝１，２…）から順次、輪郭線を得てもよいし、パターン追跡により前回特定された輪郭線上の画像パターンを追跡して初期輪郭を得ておき、次いでSnakes曲線の方法により輪郭線を特定することとしてもよい。

１ 画像情報処理装置、１１ 制御部、１２ 記憶部、１３ 操作部、１４ 表示部、１５ 入出力部。

Claims (6)

1. 測定対象となった静脈の、血流に実質的に直交する断面の断面再構成像を取得する手段と、
   前記取得した断面再構成像に撮像されている、前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する演算手段と、
   前記演算した断面積の推定値の心拍による変動に係る情報を生成する手段と、
   前記生成した情報を、脱水症状の診断情報として出力する手段と、
   を含み、
   前記測定対象となった静脈の断面再構成像を取得する手段は、逐次的に入力される複数の断面再構成像を受け入れ、一つ前の断面再構成像において検出した静脈の輪郭線上の画像パターンを追跡して初期輪郭を得、次いで当該初期輪郭に基づいて前記静脈の輪郭線を検出して、静脈の断面再構成像を取得する画像情報処理装置。
2. 請求項１記載の画像情報処理装置において、
   前記演算手段は、前記静脈の断面像の面積の推定値として、前記取得した断面再構成像に撮像されている前記静脈の断面像の輪郭線に近似する楕円の面積を演算する画像情報処理装置。
3. 請求項１記載の画像情報処理装置において、
   前記演算手段は、前記取得した断面再構成像に撮像されている前記静脈の断面像を複数の部分に分割し、各部分をそれぞれ予め定めた形状の図形に近似して当該図形の面積を演算し、その演算結果を総計して前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する画像情報処理装置。
4. 請求項３記載の画像情報処理装置において、
   前記演算手段は、前記取得した断面再構成像に撮像されている前記静脈の断面像の輪郭線上の各点での接線の傾きが最も大きく変化する２点を探索し、当該探索して見いだされた２点を結ぶ線分を切断線として、前記輪郭線を当該切断線の一方側と他方側との各部分に分割し、各部分をそれぞれ予め定めた形状の図形としての半楕円にて近似して当該図形の面積を演算し、その演算結果を総計して前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する画像情報処理装置。
5. コンピュータを、
   測定対象となった静脈の、血流に実質的に直交する断面の断面再構成像を取得する手段と、
   前記取得した断面再構成像に撮像されている、前記静脈の断面像の面積の推定値を演算する演算手段と、
   前記演算した断面積の推定値の心拍による変動に係る情報を生成する手段と、
   前記生成した情報を、脱水症状の診断情報として出力する手段と、
   として機能させ、
   前記測定対象となった静脈の断面再構成像を取得する手段として機能させる際には、コンピュータに、逐次的に入力される複数の断面再構成像を受け入れさせ、一つ前の断面再構成像において検出した静脈の輪郭線上の画像パターンを追跡して初期輪郭を得、次いで当該初期輪郭に基づいて前記静脈の輪郭線を検出させ、静脈の断面再構成像を取得させるプログラム。
6. 請求項１から４のいずれか一項に記載の画像情報処理装置であって、
   前記測定対象となった静脈の断面再構成像を取得する手段は、逐次的に入力される複数の断面再構成像を受け入れ、一つ前の断面再構成像において検出した静脈の輪郭線上のスペックルパターンをスペックルトラッキングして初期輪郭を得、次いで当該初期輪郭についてスネークス曲線の方法を適用して前記静脈の輪郭線を検出して、静脈の断面再構成像を取得する画像情報処理装置。

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