JP6207972B2 - 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
従来、超音波診断装置は、超音波プローブに内蔵された超音波振動子から発生する超音波パルスを被検体内に放射し、被検体組織からの反射波信号を超音波振動子から受信する。そして、超音波診断装置は、反射波信号から画像データを生成し、画像データから超音波画像を生成して表示する。
画像データに対しては、ノイズやスペックルの低減等を目的として、各種の画像フィルタが適用される。例えば、画像フィルタは、画像の特徴量としてエッジの大きさと方向とを検出し、検出した方向に基づいて、画像を平滑化もしくは強調の度合を制御する。
特開２００９−１５３９１８号公報 特開２００６−１１６３０７号公報
本発明が解決しようとする課題は、画像フィルタ処理において、画像データの種別に依らず分解能を向上させることができる超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することである。
実施形態の超音波診断装置は、送受信部と、第１の画像データ生成部と、第２の画像データ生成部と、画像処理部とを備える。送受信部は、被検体に対して超音波を送受信する。第１の画像データ生成部は、前記送受信部によって受信された受信信号から、歪み画像データもしくは硬さ画像データである第１の画像データを生成する。第２の画像データ生成部は、前記送受信部によって受信された受信信号から、前記第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、Ｂモード画像データ又はドプラ画像データのパワー値のいずれかである第２の画像データを生成する。画像処理部は、前記第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記第１の画像データを補正する。
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を説明するための図。 図２は、従来方法を説明するための図。 図３は、従来方法に係る拡散フィルタ部による処理手順を示すフローチャート。 図４は、従来方法に係る画像処理部を説明するための図。 図５は、第１の実施形態に係る画像処理部の構成を示すブロック図。 図６は、第１の実施形態に係る拡散フィルタ部による処理手順を示すフローチャート。 図７は、第１の実施形態に係る画像処理部を説明するための図。 図８は、第１の実施形態に係る画像生成部を説明するための図。 図９は、第２の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を説明するための図。 図１０は、第２の実施形態に係る画像処理部を説明するための図。 図１１は、第３の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図。
以下、図面を参照して、実施形態に係る超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムを説明する。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を説明するための図である。図１に示すように、本実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、モニタ２と、入力装置３と、装置本体１０とを有する。
超音波プローブ１は、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送信部１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ１は、圧電振動子に設けられる整合層及び音響レンズと、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材などを有する。超音波プローブ１は、装置本体１０と着脱自在に接続される。
超音波プローブ１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁などの表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移（ドプラ偏移）を受ける。
なお、本実施形態は、複数の圧電振動子が一列で配置された１次元超音波プローブである超音波プローブ１により、被検体Ｐを２次元でスキャンする場合であっても、１次元超音波プローブの複数の圧電振動子を機械的に揺動する超音波プローブ１や複数の圧電振動子が格子状に２次元で配置された２次元超音波プローブである超音波プローブ１により、被検体Ｐを３次元でスキャンする場合であっても、適用可能である。
入力装置３は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボールなどを有し、超音波診断装置の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。
モニタ２は、超音波診断装置の操作者が入力装置３を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１０において生成された超音波画像などを表示したりする。
装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した反射波に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体１０は、図１に示すように、送信部１１と、受信部１２と、Ｂモード処理部１３と、ドプラ処理部１４と、歪みデータ処理部１５と、画像処理部１６と、画像生成部１７と、画像メモリ１８と、制御部１９と、内部記憶部２０とを有する。
送信部１１は、トリガ発生回路、送信遅延回路及びパルサ回路等を有し、超音波プローブ１に駆動信号を供給する。パルサ回路は、所定のレート周波数で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。また、送信遅延回路は、超音波プローブ１から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルサ回路が発生する各レートパルスに対し与える。また、トリガ発生回路は、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。すなわち、送信遅延回路は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面からの送信方向を任意に調整する。
なお、送信部１１は、後述する制御部１９の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。
受信部１２は、アンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、加算器等を有し、超音波プローブ１が受信した反射波信号に対して各種処理を行なって反射波データを生成する。アンプ回路は、反射波信号をチャンネルごとに増幅してゲイン補正処理を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換し、デジタルデータに受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与える。加算器は、Ａ／Ｄ変換器によって処理された反射波信号の加算処理を行なって反射波データを生成する。加算器の加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。
このように、送信部１１及び受信部１２は、超音波の送受信における送信指向性と受信指向性とを制御する。
ここで、超音波プローブ１が３次元走査可能である場合、送信部１１及び受信部１２それぞれは、超音波プローブ１から被検体Ｐに対して３次元の超音波ビームを送信させ、超音波プローブ１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成することも可能である。
Ｂモード処理部１３は、受信部１２から反射波データを受信し、対数増幅、包絡線検波処理等を行なって、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（「Ｂモードデータ」或いは「Ｂモード画像データ」）を生成する。
ドプラ処理部１４は、受信部１２から受信した反射波データから速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、平均速度、分散、パワー等の移動体情報を多点について抽出したデータ（「ドプラデータ」或いは「ドプラ画像データ」）を生成する。具体的には、ドプラ処理部１４は、移動体の運動情報として、平均速度、分散値、パワー値などを多点に渡り抽出したドプラデータを生成する。より具体的には、ドプラ処理部１４は、血流の動態を示すカラードプラ画像を生成するためのカラードプラデータや、組織の動態を示す組織ドプラ画像を生成するための組織ドプラデータを生成する。
なお、本実施形態に係るＢモード処理部１３及びドプラ処理部１４は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方について処理可能である。すなわち、Ｂモード処理部１３は、２次元の反射波データから２次元のＢモードデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のＢモードデータを生成することも可能である。また、ドプラ処理部１４は、２次元の反射波データから２次元のドプラデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のドプラデータを生成することも可能である。
歪みデータ処理部１５は、受信部１２から受信した反射波データから、組織の硬さを表す歪みを演算し、歪みの空間分布を示す歪みデータを生成する。例えば、歪みデータ処理部１５は、エラストグラフィーを行なうエラストモードが指定された場合に、歪みを反射波データから演算し、歪みデータを生成する。なお、エラストグラフィーとは、組織の弾性を画像化する技術である。
ここで、歪みを演算する方法としては、反射波データの相互相関により隣接フレーム間の組織の変位を検出してストレイン値を算出する方法が知られている。歪みデータ処理部１５は、歪みを演算する方法として様々な方法を行なうことが可能である。
以下では、エラストモードが指定された場合に、操作者が手動で超音波プローブ１を加振することで組織の圧迫及び組織の開放を繰り返して行ない、歪みデータ処理部１５が、反射波データの相互相関により隣接フレーム間の組織の変位を検出してストレイン値を演算する場合について説明する。なお、エラストモードでは、例えば、超音波プローブ１を保持する操作者の微小な手の動きによる組織変形に基づいて、歪みデータ処理部１５が歪みを演算する場合もある。
具体的には、歪みデータ処理部１５は、被検体Ｐの体表に当てた状態で超音波プローブ１を操作者が手で軽く押し付けたり離したりすることで変形した生体組織の変位を計算する。より具体的には、歪みデータ処理部１５は、変形の前後、あるいは変形の程度の異なる２つ以上の反射波データから同一部位位置の変位を計算する。そして、歪みデータ処理部１５は、変位を深さ方向に微分することでストレイン値を計算する。ここで、硬い組織ほど変形しにくいので、硬い組織の歪みの値は小さくなり、軟らかい生体組織の歪みの値は大きくなる。なお、以下では、歪みデータ処理部１５が生成する歪みデータを、「歪み画像データ」と記載する場合がある。
画像処理部１６は、超音波画像データに対して各種画像処理を行なう。本実施形態では、画像処理部１６は、超音波画像データに対して、多重解像度解析と非線形異方性拡散フィルタとを組み合わせたフィルタ処理を行なうことによって、例えば、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）、スペックル除去処理などを行なう。なお、本実施形態に係る画像処理部１６の処理については、後に詳述する。
画像生成部１７は、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４及び歪みデータ処理部１５が生成したデータを用いて表示用の超音波画像を生成する。すなわち、画像生成部１７は、Ｂモード処理部１３が生成したＢモードデータから反射波の強度を輝度にて表したＢモード画像を生成する。また、画像生成部１７は、ドプラ処理部１４が生成したドプラデータから移動体情報（血流運動情報や組織運動情報）を表す平均速度画像、分散画像、パワー画像、又は、これらの組み合わせ画像としてのドプラ画像（カラードプラ画像や組織ドプラ画像）を生成する。
また、画像生成部１７は、歪みデータ処理部１５が生成した歪みデータを用いてエラストグラフィー画像を生成する。具体的には、画像生成部１７は、各ウィンドウ幅にて計算されたストレイン値の大きさに応じて階調を変化させた歪み画像（ストレイン画像）を生成し、生成したストレイン画像をＢモード画像に重畳させることで、エラストグラフィー画像を生成する。ここで、画像生成部１７は、エラストグラフィー画像を生成する場合、画像処理部１６によって各種画像処理されたデータを用いて表示用の超音波画像を生成する。
ここで、画像生成部１７は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビなどに代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用画像としての超音波画像を生成する。具体的には、画像生成部１７は、超音波プローブ１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用画像としての超音波画像を生成する。
また、画像生成部１７は、画像データを格納する記憶メモリを搭載しており、３次元画像の再構成処理等を行なうことが可能である。また、画像生成部１７が搭載する記憶メモリから、例えば、診断の後に操作者が検査中に記録された画像を呼び出すことが可能となっている。
また、画像生成部１７は、生成した超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成し、合成画像データをビデオ信号としてモニタ２に出力する。また、画像生成部１７は、複数の画像データを重畳した合成画像データを生成することも可能である。すなわち、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４及び歪みデータ処理部１５が生成するデータは、スキャンコンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成部１７が生成するデータは、スキャンコンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４及び歪みデータ処理部１５が生成した各種データは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。
画像メモリ１８は、画像生成部１７が生成した超音波画像や合成画像を記憶する。また、画像メモリ１８は、Ｂモード処理部１３やドプラ処理部１４、歪みデータ処理部１５が生成したデータ（生データ）を記憶することも可能である。また、画像メモリ１８は、画像処理部１６が各種画像処理したデータを記憶することも可能である。
内部記憶部２０は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見など）や、診断プロトコルや各種ボディーマークなどの各種データを記憶する。また、内部記憶部２０は、必要に応じて、画像メモリ１８が記憶する画像の保管などにも使用される。また、内部記憶部２０が記憶するデータは、図示しないインターフェースを経由して、外部の周辺装置へ転送することができる。
制御部１９は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、制御部１９は、入力装置３を介して操作者から入力された各種設定要求や、内部記憶部２０から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送信部１１、受信部１２、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４、歪みデータ処理部１５、画像処理部１６及び画像生成部１７の処理を制御する。また、制御部１９は、画像メモリ１８が記憶する超音波画像及び合成画像や、操作者が各種処理を指定するためのＧＵＩなどをモニタ２にて表示するように制御する。
以上、本実施形態に係る超音波診断装置の全体構成について説明した。かかる構成において、本実施形態に係る超音波診断装置は、超音波送受信により超音波画像の撮像を行なう。
画像処理部１６によるフィルタ処理は、Ｂモードデータばかりでなく、他のモードの画像にも適用しうる。例えば、画像処理部１６は、フィルタ処理の一例として、ウェーブレット変換により、歪みデータを所定複数階層（所定複数レベル）の低域分解画像データ及び高域分解画像データに多重解像度分解する。そして、画像処理部１６は、下位レベルの画像データから上位レベルの画像データへと順を追って非線形異方性拡散フィルタにより処理する。
図２は、従来方法を説明するための図である。図２に示す一例では、画像処理部の処理対象となる原画像データを歪みデータ処理部により生成された歪みデータとしている。また、図２では、多重解像度解析のレベル数が「３」である場合を説明する。
従来方法に係る画像処理部は、各レベルに、分解部と、拡散フィルタ部と、調整部と、再構成部とを備える。なお、説明の便宜上、各レベルが有する分解部と、拡散フィルタ部と、調整部と、再構成部とをレベルごとに区別する場合には、以下のように称する場合がある。すなわち、レベル数が１である場合には、第１分解部、第１拡散フィルタ部、第１調整部、第１再構成部と称し、レベル数が２である場合には、第２分解部、第２拡散フィルタ部、第２調整部、第２再構成部と称し、レベル数が３である場合には、第３分解部、第３拡散フィルタ部、第３調整部、第３再構成部と称す。
分解部は、多重解像度解析（multi-resolution analysis）により、歪みデータを低域分解画像データと高域分解画像データとに分解する。具体的には、分解部は、ウェーブレット変換（離散ウェーブレット変換）により、歪みデータを、低域分解画像データである「ＬＬ」と、高域分解画像データである「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」とに分解する。ここで、ＬＬは、水平方向及び垂直方向がともに低周波成分である画像データである。また、ＨＬは、水平方向が高周波成分であり垂直方向が低周波成分である画像データである。また、ＬＨは、水平方向が低周波成分であり垂直方向が高周波成分である画像データである。また、ＨＨは、水平方向及び垂直方向がともに高周波成分である画像データである。
そして、分解部は、「ＬＬ」を、１つ下位のレベルの分解部に出力し、「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」を同位のレベルの調整部に出力する。例えば、図２に示すように、第１分解部は、レベル１のＬＬである「ＬＬ（１次）」を、第２分解部に出力し、レベル１のＨＬ、ＬＨ、ＨＨである「ＨＬ（１次）、ＬＨ（１次）、ＨＨ（１次）」を第１調整部に出力する。同様に、第２分解部は、レベル２のＬＬである「ＬＬ（２次）」を、第３分解部に出力し、レベル２のＨＬ、ＬＨ、ＨＨである「ＨＬ（２次）、ＬＨ（２次）、ＨＨ（２次）」を第２調整部に出力する。
なお、最下位のレベルの分解部は、「ＬＬ」を、同位のレベルの拡散フィルタ部に出力する。例えば、図２に示すように、第３分解部は、レベル３のＬＬである「ＬＬ（３次）」を、第３拡散フィルタ部に出力する。
そして、拡散フィルタ部は、「ＬＬ」に対して非線形異方性拡散フィルタを施す。そして、拡散フィルタ部は、「フィルタ処理済みＬＬ」を再構成部に出力する。また、拡散フィルタ部は、エッジ情報を検出して、調整部に出力する。
図３は、従来方法に係る拡散フィルタ部による処理手順を示すフローチャートである。図３に示すように、拡散フィルタ部は、歪みデータの入力を受付ける（ステップＳ１）。そして、拡散フィルタ部は、歪みデータを用いて空間微分を行い（ステップＳ２）、構造テンソル（Structure Tensor）を算出する（ステップＳ３）。そして、拡散フィルタ部は、構造テンソルから歪みデータのエッジに関する情報（エッジ情報）としてエッジの大きさとエッジの方向とを算出する（ステップＳ４）。拡散フィルタ部は、算出したエッジ情報のうち、エッジの大きさを調整部に出力する（ステップＳ５）。続いて、拡散フィルタ部は、エッジ情報から拡散テンソル（Diffusion Tensor）を算出し（ステップＳ６）、算出した拡散テンソルを用いて、歪みデータに対して拡散方程式を演算する（ステップＳ７）。そして、拡散フィルタ部は、フィルタ処理済み歪みデータを再構成部に出力する（ステップＳ８）。
図２に戻る。調整部は、同位のレベルの拡散フィルタ部が検出したエッジ情報を用いて、「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」の信号レベルを調整する。そして、調整部は、「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」を同位のレベルの再構成部に出力する。例えば、図２に示すように、第３調整部は、第３拡散フィルタ部が検出したエッジ情報を用いて、「ＨＬ（３次）、ＬＨ（３次）、ＨＨ（３次）」の信号レベルを調整する。そして、第３調整部は、図２に示すように、「調整済みＨＬ（３次）、調整済みＬＨ（３次）、調整済みＨＨ（３次）」を第３再構成部に出力する。
再構成部は、多重解像度合成により、「フィルタ処理済みＬＬ」と「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」とを再構成する。具体的には、再構成部は、ウェーブレット逆変換により「フィルタ処理済みＬＬ」と「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」とを合成する。そして、再構成部は、再構成後のデータである「出力データ」を上位のレベルの拡散フィルタ部に出力する。なお、最高位のレベルの再構成部は、出力データを画像生成部１７に出力する。
例えば、図２に示すように、第３再構成部は、「フィルタ処理済みＬＬ（３次）」と「調整済みＨＬ（３次）、調整済みＬＨ（３次）、調整済みＨＨ（３次）」とを合成する。そして、第３再構成部は、図２に示すように、再構成後のデータである「レベル３出力データ」をレベル２の第２拡散フィルタ部に出力する。また、図２に示すように、第１再構成部は、「フィルタ処理済みＬＬ（１次）」と「調整済みＨＬ（１次）、調整済みＬＨ（１次）、調整済みＨＨ（１次）」とを合成する。そして、第１再構成部は、図２に示すように、再構成後のデータである「レベル１出力データ」を画像生成部１７に出力する。
このように従来方法に係る画像処理部は、フィルタ処理の対象である歪みデータ自体から特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータのフィルタ処理を実行する。図４は、従来方法に係る画像処理部を説明するための図である。図４では、歪み画像データに対して、フィルタ処理を行わずに生成される歪み画像１０１と、フィルタ処理を行った後に生成される歪み画像１０４とを示す。また、図４では、歪み画像１０１において示す矩形領域１０２を拡大した拡大図１０３と、歪み画像１０４において示す矩形領域１０５を拡大した拡大図１０６とを示す。なお、図４では、乳腺を撮影した歪み画像の一例を示す。
図４に示すように、歪み画像１０１及び歪み画像１０４は、生体組織の硬さが色分けされた画像として生成される。なお、図４に示す例では、説明の便宜上、生体組織が硬い部位ほど白色に近づき、軟らかい部位ほど黒色に近づくように図示している。歪み画像１０１に示す硬い部位は、フィルタ処理後の歪み画像１０４において、平滑化されている。
一方で、歪み画像１０１に示す軟らかい部位は、フィルタ処理後の歪み画像１０４において、組織構造を保って平滑化されていない。より詳細には、拡大図１０３と、拡大図１０６とを比較した場合、拡大図１０６では、軟らかい部位でストレイン値が一部低下している。すなわち、軟らかい部位では、硬さの異なる境界部位において全体的にぼやけて平滑化されており、組織構造が明確ではない。
このように、従来方法に係る画像処理部によるフィルタ処理では、歪みデータにフィルタ処理を行なう場合、軟らかい部位ではフィルタリングによっても十分な分解能が得られず、組織構造との関係がわかりにくくなる。より具体的には、従来方法に係る画像処理部は、画像データの特徴量をフィルタ処理の対象である歪みデータ自体から算出する。しかし、歪みデータは、軟らかい部位では分解能が低く、適切な特徴量を算出しにくい。このため、従来方法に係る画像処理部によるフィルタ処理では、歪みデータにフィルタ処理を適用しても十分な効果が得られない。
そこで、本実施形態に係る画像処理部１６は、例えば、Ｂモードデータから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータを補正する。言い換えると、第１の実施形態に係る画像処理部１６は、第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、第１の画像データを補正する。
ところで、エラストモードが指定された場合に、第１の実施形態では、Ｂモード処理部１３によるＢモードデータ生成処理と、歪みデータ処理部１５による歪みデータ生成処理とが時分割で実行される。
図５は、第１の実施形態に係る画像処理部１６の構成を示す機能ブロック図である。図５に示すように、第１の実施形態に係る画像処理部１６は、各レベルに、分解部１６１と、拡散フィルタ部１６２と、調整部１６３と、再構成部１６４と、画像縮小部１６６とを備える。なお、説明の便宜上、各レベルが有する分解部１６１と、拡散フィルタ部１６２と、調整部１６３と、再構成部１６４と、画像縮小部１６６とをレベルごとに区別する場合には、以下のように称する場合がある。すなわち、レベル数が１である場合には、第１分解部１６１ａ、第１拡散フィルタ部１６２ａ、第１調整部１６３ａ、第１再構成部１６４ａ、第１画像縮小部１６６ａと称し、レベル数が２である場合には、第２分解部１６１ｂ、第２拡散フィルタ部１６２ｂ、第２調整部１６３ｂ、第２再構成部１６４ｂ、第２画像縮小部１６６ｂと称し、レベル数が３である場合には、第３分解部１６１ｃ、第３拡散フィルタ部１６２ｃ、第３調整部１６３ｃ、第３再構成部１６４ｃ、第３画像縮小部１６６ｃと称す。また、最高位のレベルには、更に、画像サイズ調整部１６５が備えられる。すなわち、レベル１には、画像サイズ調整部１６５が備えられる。
画像サイズ調整部１６５は、Ｂモードデータから、歪みデータと空間的範囲が一致する領域を切り出し、かつ、ピクセルサイズが歪みデータと一致するように、Ｂモードデータのサイズを調整する。ここで、画像サイズ調整部１６５は、後段の処理のために、歪みデータのピクセルサイズとＢモードデータのピクセルサイズとを一致させればよい。このため、画像サイズ調整部１６５は、歪みデータのサイズだけを変更してもよく、或いは、歪みデータのサイズ及びＢモードデータのサイズを共に変更してもよい。
分解部１６１は、歪みデータに対して多重解像度解析して低域分解画像データと、高域分解画像データとに分解する。具体的には、分解部１６１は、ウェーブレット変換（離散ウェーブレット変換）により、歪みデータを、低域分解画像データである「ＬＬ」と、高域分解画像データである「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」とに分解する。ここで、ＬＬは、水平方向及び垂直方向がともに低周波成分である画像データである。また、ＨＬは、水平方向が高周波成分であり垂直方向が低周波成分である画像データである。また、ＬＨは、水平方向が低周波成分であり垂直方向が高周波成分である画像データである。また、ＨＨは、水平方向及び垂直方向がともに高周波成分である画像データである。
そして、分解部１６１は、「ＬＬ」を、１つ下位のレベルの分解部１６１に出力し、「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」を同位のレベルの調整部１６３に出力する。例えば、図５に示すように、第１分解部１６１ａは、レベル１のＬＬである「ＬＬ（１次）」を、第２分解部１６１ｂに出力し、レベル１のＨＬ、ＬＨ、ＨＨである「ＨＬ（１次）、ＬＨ（１次）、ＨＨ（１次）」を第１調整部１６３ａに出力する。同様に、第２分解部１６１ｂは、レベル２のＬＬである「ＬＬ（２次）」を、第３分解部１６１ｃに出力し、レベル２のＨＬ、ＬＨ、ＨＨである「ＨＬ（２次）、ＬＨ（２次）、ＨＨ（２次）」を第２調整部１６３ｂに出力する。
なお、最下位のレベルの分解部１６１は、「ＬＬ」を、同位のレベルの拡散フィルタ部１６２に出力する。例えば、図５に示すように、第３分解部１６１ｃは、レベル３のＬＬである「ＬＬ（３次）」を、第３拡散フィルタ部１６２ｃに出力する。
画像縮小部１６６は、入力を受付けたＢモードデータの画像サイズを、分解部１６１によって分解された歪みデータの低域分解画像データ「ＬＬ」と同じ画像サイズに縮小する。すなわち、画像縮小部１６６は、同一レベルの分解部１６１により生成される画像サイズと一致するようＢモードデータの画像サイズを縮小する。そして、画像縮小部１６６は、同位のレベルの拡散フィルタ部１６２と、１つ下位のレベルの画像縮小部１６６とに縮小したＢモードデータを出力する。なお、最下位のレベルの画像縮小部１６６は、縮小したＢモードデータを同位のレベルの拡散フィルタ部１６２のみに出力する。また、画像縮小のためのフィルタ係数は、分解部１６１の低域フィルタと共通化可能である。
拡散フィルタ部１６２は、画像縮小部１６６によって縮小されたＢモードデータからＢモードデータのエッジの方向とエッジの大きさとを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、分解部１６１によって分解された歪みデータの低域分解画像データ「ＬＬ」を平滑化する。言い換えると、拡散フィルタ部１６２は、各レベルにおける縮小後のＢモードデータのエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、エッジの大きさに基づいて、各レベルにおける多重解像度分解後の低域歪みデータをエッジの方向に沿って平滑化する。例えば、拡散フィルタ部１６２は、「ＬＬ」に対して非線形異方性拡散フィルタを施す。そして、拡散フィルタ部１６２は、「フィルタ処理済みＬＬ」を再構成部１６４に出力する。また、拡散フィルタ部１６２は、エッジ情報（エッジの大きさ）を検出して、調整部１６３に出力する。
調整部１６３は、同位のレベルの拡散フィルタ部１６２が検出したエッジ情報を用いて、「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」の信号レベルを調整する。例えば、調整部１６３は、分解部１６１によって分解された歪みデータの高域分解画像データ「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」から、拡散フィルタ部１６２によって算出されたエッジの大きさ未満の信号をノイズとして取り除くことでノイズを低減させる。そして、調整部１６３は、「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」を同位のレベルの再構成部１６４に出力する。例えば、図５に示すように、第３調整部１６３ｃは、第３拡散フィルタ部１６２ｃが検出したエッジ情報を用いて、「ＨＬ（３次）、ＬＨ（３次）、ＨＨ（３次）」の信号レベルを調整する。そして、第３調整部１６３ｃは、図５に示すように、「調整済みＨＬ（３次）、調整済みＬＨ（３次）、調整済みＨＨ（３次）」を第３再構成部１６４ｃに出力する。
再構成部１６４は、調整部１６３によってノイズが取り除かれた歪みデータの高域分解画像データ「ＨＬ、ＬＨ、ＨＨ」と、拡散フィルタ部１６２によって平滑化された歪みデータの低域分解画像データ「ＬＬ」とを合成して、新たな歪みデータを生成する。すなわち、再構成部１６４は、多重解像度合成により、「フィルタ処理済みＬＬ」と「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」とを再構成して、補正済み歪みデータを生成する。具体的には、再構成部１６４は、ウェーブレット逆変換により「フィルタ処理済みＬＬ」と「調整済みＨＬ、調整済みＬＨ、調整済みＨＨ」とを合成する。そして、再構成部１６４は、再構成後のデータである「出力データ」を上位のレベルの拡散フィルタ部１６２に出力する。なお、最高位のレベルの再構成部１６４は、出力データを画像生成部１７に出力する。
例えば、図５に示すように、第３再構成部１６４ｃは、「フィルタ処理済みＬＬ（３次）」と「調整済みＨＬ（３次）、調整済みＬＨ（３次）、調整済みＨＨ（３次）」とを合成する。そして、第３再構成部１６４ｃは、図５に示すように、再構成後のデータである「レベル３出力データ」をレベル２の第２拡散フィルタ部１６２ｂに出力する。また、図５に示すように、第１再構成部１６４ａは、「フィルタ処理済みＬＬ（１次）」と「調整済みＨＬ（１次）、調整済みＬＨ（１次）、調整済みＨＨ（１次）」とを合成する。そして、第１再構成部１６４ａは、図５に示すように、再構成後のデータである「レベル１出力データ」を画像生成部１７に出力する。なお、ウェーブレット変換及びウェーブレット逆変換は、多重解像度解析の一例であり、ラプラシアン・ピラミッド法など他の多重解像度解析方法を適用してもよい。
次に、拡散フィルタ部１６２による処理手順について説明する。図６は、第１の実施形態に係る拡散フィルタ部１６２による処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、拡散フィルタ部１６２は、Ｂモードデータの入力を受付ける（ステップＳ１０１）。そして、拡散フィルタ部１６２は、Ｂモードデータの画素レベル（輝度値）を水平方向（横方向、ｘ方向）と垂直方向（縦方向、ｙ方向）とに空間微分して（ステップＳ１０２）、構造テンソルを算出する（ステップＳ１０３）。ここで、構造テンソルは、エッジの大きさとエッジの向きとを検出するために算出されるテンソルである。構造テンソルの固有値は、エッジの大きさに関連付けられ、構造テンソルの固有ベクトルは、エッジの向きを表す。構造テンソル「Ｓ」は、以下の式（１）のように定義される。
ここで、式（１）に示す「Ｉｘ」は、入力画像データの画素レベル「Ｉ」のｘ方向の空間微分であり、式（１）に示す「Ｉｙ」は、「Ｉ」のｙ方向の空間微分である。また、「Ｇρ」は、２次元ガウス関数を表し、演算子「＊」は、畳み込みを表す。例えば、第３拡散フィルタ部１６２ｃは、「ＬＬ（３次）」を水平方向（横方向、ｘ方向）と垂直方向（縦方向、ｙ方向）とに微分して、式（１）に示す構造テンソル「ｓ１１，ｓ１２，ｓ２２」を算出する。
なお、構造テンソルの算出は、必ずしも上記の方法に厳密に従わなくともよく、処理の第１段階として「Ｉｘ」及び「Ｉｙ」を演算するかわりに、ソーベルフィルタ（sobel filter）を適用してもよい。
そして、拡散フィルタ部１６２は、算出した構造テンソルの各要素からＢモードデータのエッジに関する情報（エッジ情報）としてエッジの大きさとエッジの方向とを算出する（ステップＳ１０４）。
また、拡散フィルタ部１６２は、歪みデータの硬い部位及び軟らかい部位のうち、軟らかい部位に対してＢモードデータから算出したエッジの大きさに基づいて、歪みデータをエッジの方向に沿って平滑化する。例えば、拡散フィルタ部１６２は、歪みデータの入力を受付け（ステップＳ１０５）、歪みデータの各画素のストレイン値を正規化する（ステップＳ１０６）。例えば、拡散フィルタ部１６２は、画素のストレイン値を平均値又は最大値によって正規化する。そして、拡散フィルタ部１６２は、正規化したストレイン値について閾値を判定する（ステップＳ１０７）。例えば、拡散フィルタ部１６２は、正規化したストレイン値が閾値未満の画素である場合、ストレイン値を真値にする。続いて、拡散フィルタ部１６２は、閾値判定の結果に基づいて、マスキングを行なう（ステップＳ１０８）。例えば、拡散フィルタ部１６２は、正規化したストレイン値が閾値未満の画素に対してエッジの大きさを「０」にする。この結果、拡散フィルタ部１６２は、硬い部位をエッジがない部位として、以降の処理を実行する。一方、拡散フィルタ部１６２は、正規化したストレイン値が閾値以上の画素については、エッジの大きさとしてステップＳ１０４で検出したエッジの大きさを用いる。この結果、拡散フィルタ部１６２は、軟らかい部位のエッジの大きさを、Ｂモードデータから算出したエッジの大きさであるものとして、以降の処理を実行する。また、拡散フィルタ部１６２は、マスキング後のエッジの大きさを調整部１６３に出力する（ステップＳ１０９）。
続いて、拡散フィルタ部１６２は、拡散テンソルを算出する（ステップＳ１１０）。拡散テンソル「Ｄ」は、以下の式（２）により定義される。
ここで、式（２）に示す「Ｒ」は、回転行列であり、「ＲＴ」は、「Ｒ」の転置行列である。また、式（２）に示す「λ１，λ２」は、エッジ情報により求めた拡散フィルタ係数である。例えば、第３拡散フィルタ部１６２ｃは、式（２）により、「ＬＬ（３次）」の拡散テンソル「ｄ１１，ｄ１２，ｄ２２」を算出する。
そして、拡散フィルタ部１６２は、歪みデータに対して拡散方程式を演算する（ステップＳ１１１）。非線形異方性拡散フィルタは、以下の偏微分方程式である式（３）で表される。
ここで、式（３）に示す「∇Ｉ（ナブラＩ）」は、「Ｉ」の勾配ベクトル（gradient vector）であり、式（３）に示す「ｔ」は、処理に関わる時刻である。また、式（３）に示す「ｄｉｖ」は、発散（Divergence）である。
すなわち、拡散フィルタ部１６２が式（３）で行なう演算処理「Ｄ∇Ｉ」は、各画素の勾配ベクトルに対し特定の向きと、当該向きの垂直方向とのそれぞれに、「λ１」と「λ２」とを掛ける演算処理である。ここで、特定の向きとは、画像データのエッジの向きであり、拡散フィルタ係数は、エッジの大きさに応じて算出される。
そして、拡散フィルタ部１６２は、式（３）の偏微分方程式の数値解析的計算を１回、又は、複数回繰り返し実行することで、非線形異方性拡散フィルタ処理を行なう。例えば、拡散フィルタ部１６２は、時刻「ｔ」において、ある点における画素と当該画素の周囲の複数点（例えば９点）における各画素レベル及び拡散テンソルの各要素値から、時刻「ｔ＋Δｔ」における各点の新たな画素レベルを求め、次に、「ｔ＋Δｔ」を新たな「ｔ」として、同様の計算を１回から数回繰り返す。かかる非線形異方性拡散フィルタ処理を、例えば、第３拡散フィルタ部１６２ｃは、「ＬＬ（３次）」及び「ＨＬ（３次）、ＬＨ（３次）、ＨＨ（３次）」に対して行なう。これにより、拡散フィルタ部１６２は、エッジのある部位では、エッジの方向にそって平滑化を行う一方で、エッジとは垂直の方向には平滑化を行わない。また、拡散フィルタ部１６２は、エッジのない部位では、エッジの方向によらず平滑化を行う。このように、拡散フィルタ部１６２は、組織のエッジの有無や方向によって平滑化の程度を変えることにより、分解能を犠牲にせずにノイズを低減することができる。
なお、「λ１，λ２」の算出方法は、各診断分野における超音波画像の特性によって変更できるように、一般的な数式を用意して、いくつかのパラメータによって調整できるようすることが望ましい。
そして、拡散フィルタ部１６２は、フィルタ処理済み歪みデータを再構成部１６４に出力する（ステップＳ１１２）。
図７は、第１の実施形態に係る画像処理部１６を説明するための図である。図７では、歪み画像データに対して、フィルタ処理を行わずに生成される歪み画像２０１と、フィルタ処理を行った後に生成される歪み画像２０４とを示す。また、図７では、歪み画像２０１において示す矩形領域２０２を拡大した拡大図２０３と、歪み画像２０４において示す矩形領域２０５を拡大した拡大図２０６とを示す。なお、図７では、乳腺を撮影した歪み画像の一例を示す。
図７に示すように、歪み画像２０１及び歪み画像２０４は、生体組織の硬さが色分けされた画像として生成される。なお、図７に示す例では、説明の便宜上、生体組織が硬い部位ほど白色に近づき、軟らかい部位ほど黒色に近づくように図示している。歪み画像２０１に示す硬い部位は、フィルタ処理後の歪み画像２０４において、平滑化されている。
また、歪み画像２０１に示す軟らかい部位は、フィルタ処理後の歪み画像２０４において、組織構造を保って平滑化されている。より詳細には、拡大図２０３と、拡大図２０６とを比較した場合、拡大図２０６では、軟らかい部位でストレイン値の低下が軽減されている。さらに、拡大図２０６と、図４に示す拡大図１０６とを比較した場合、拡大図２０６では、軟らかい部位において硬さの異なる境界部位が維持されて平滑化されており、拡大図１０６より組織構造が明確である。
そして、画像生成部１７は、画像処理部１６によってフィルタ処理された歪みデータから歪み画像を生成し、生成した歪み画像をＢモード画像に重畳させることで、エラストグラフィー画像を生成する。
図８は、第１の実施形態に係る画像生成部１７を説明するための図である。図８では、第１の実施形態に係る画像処理部１６によるフィルタ処理後に生成したエラストグラフィー画像を示す。図８に示すように、画像生成部１７は、ストレイン画像２１２をＢモード画像２１１に重畳させたエラストグラフィー画像を生成する。このようにして画像生成部１７が生成するエラストグラフィー画像は、軟らかい部位の組織構造が保たれており、Ｂモード画像との関係が明確である。
上述したように、第１の実施形態では、Ｂモードデータからエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量を非線形異方性拡散フィルタの特徴量とする。ここで、Ｂモードデータでは、組織構造が明確であるので、適切な特徴量が算出される。これにより、第１の実施形態によれば、Ｂモードデータから算出した特徴量を非線形異方性拡散フィルタの特徴量とすることで、フィルタ処理の対象である歪みデータ自体から特徴量を得ることに比べ、適切な特徴量を得ることができる。この結果、歪みデータにおいて軟らかい部位をフィルタ処理した場合でも、エッジの大きさとエッジの向きに沿って平滑化されるので、歪みと組織構造との関係を明確にすることができる。
また、硬い部位について、Ｂモードデータのエッジ情報を利用して異方性拡散フィルタを適用すると、Ｂモード画像のエッジの方向に従ったパターンが不自然に強く表出される傾向にある。そこで、第１の実施形態において、拡散フィルタ部１６２は、硬い部位をフィルタ処理の対象から除外する。例えば、拡散フィルタ部１６２は、歪みデータの各画素のストレイン値を正規化し、正規化した値について閾値判定を行い、閾値判定の結果に基づいて、マスキングを行なう（図６に示すステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理）。これにより、拡散フィルタ部１６２は、硬い（＝歪みが小さい）部位をエッジがない部位として扱うことによって、不自然なパターンの表出を軽減する。なお、拡散フィルタ部１６２は、図６に示すステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理を省略してもよい。或いは、超音波診断装置は、図６に示すステップＳ１０４からステップＳ１０６までの処理の代わりに、フィルタ処理の対象とする領域の選択を操作者から受付けるようにしてもよい。かかる場合、画像処理部１６は、入力装置３を介して、矩形領域、円領域又は任意の領域の選択を操作者から受付け、受付けた領域内の画素についてのみ、フィルタ処理を行なう。
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、歪みデータ処理部１５が、反射波データから歪みデータを生成する場合について説明した。ところで、歪みデータは、組織ドプラデータの速度成分から生成されてもよい。また、ドプラ処理部１４は、組織ドプラ法において、組織ドプラデータを生成可能である。このようなことから、第２の実施形態では、歪みデータ処理部が、組織ドプラデータの速度成分から歪みデータを生成する場合について説明する。さらに、第２の実施形態では、画像処理部１６が、組織ドプラデータのパワー値から特徴量を算出する場合を説明する。
図９は、第２の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を説明するための図である。図９に示すように、第２の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、モニタ２と、入力装置３と、装置本体３０とを有する。なお、図１に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、同一符号を付すことにしてその詳細な説明を省略する。
装置本体３０は、超音波プローブ１が受信した反射波に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体３０は、図９に示すように、送信部１１と、受信部１２と、Ｂモード処理部１３と、ドプラ処理部３４と、歪みデータ処理部３５と、画像処理部１６と、画像生成部１７と、画像メモリ１８と、制御部１９と、内部記憶部２０とを有する。なお、図１に示した各部と同様の役割を果たす機能部については、同一符号を付すことにしてその詳細な説明を省略する。
ところで、エラストモードが指定された場合に、第２の実施形態では、Ｂモード処理部１３によるＢモードデータ生成処理と、ドプラ処理部３４によるドプラデータ生成処理とが時分割で実行される。なお、ドプラ処理部３４によって生成されたドプラデータのうち、ドプラデータのパワー値は画像処理部１６に出力され、速度分布情報の速度成分は歪みデータ処理部３５に出力される。
第２の実施形態に係るドプラ処理部３４は、受信部１２から受信した反射波データを周波数解析することで、走査範囲内にある組織のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（組織ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理部３４は、移動体である組織の運動情報として、速度、分散値、パワー値を、２次元空間又は３次元空間の多点に渡り抽出した組織ドプラデータを生成する。そして、ドプラ処理部３４は、エラストモードが設定されている場合には、組織ドプラデータの速度成分を速度分布情報として、歪みデータ処理部３５に出力する。また、ドプラ処理部３４は、エラストモードが設定されている場合には、組織ドプラデータのパワー値を画像処理部１６に出力する。なお、ドプラ処理部３４は、組織ドプラモードが設定されている場合には、組織ドプラデータを画像生成部１７に出力する。
第２の実施形態に係る歪みデータ処理部３５は、ドプラ処理部３４から取得した速度分布情報の速度成分から歪みを演算し、歪みデータを生成する。例えば、歪みデータ処理部３５は、ドプラ処理部３４から取得した速度分布情報の速度成分を時間積分することで変位を求める。続いて、歪みデータ処理部３５は、求めた変位を用いて所定の演算（例えば、空間的微分）を行なうことで、組織の局所的な歪みを求める。そして、歪みデータ処理部３５は、求めた組織の局所的な歪みの値をカラーコード化し、対応する位置にマッピングすることで、歪みデータを生成する。
そして、第２の実施形態に係る画像処理部１６は、例えば、組織ドプラデータのパワー値から特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータを補正する。言い換えると、第２の実施形態に係る画像処理部１６は、第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、第１の画像データを補正する。なお、第２の実施形態に係る画像処理部１６の構成は、図５に示した第１の実施形態に係る画像処理部１６の構成と同様である。ここで、第２の実施形態に係る画像処理部１６が処理する画像データが、歪み画像データと、ドプラデータのパワー値とである場合、歪み画像データと、ドプラデータのパワー値とは、同一のドプラ信号から生成される。
図１０は、第２の実施形態に係る画像処理部１６を説明するための図である。図１０では、歪み画像データに対して、フィルタ処理を行わずに生成される歪み画像２２１と、フィルタ処理を行った後に生成される歪み画像２２２とを示す。
図１０に示すように、歪み画像２２１及び歪み画像２２２は、生体組織の硬さが色分けされた画像として生成される。なお、図１０に示す例では、説明の便宜上、生体組織が硬い部位ほど白色に近づき、軟らかい部位ほど黒色に近づくように図示している。図１０に示すように、歪み画像２２１に示す硬い部位は、フィルタ処理後の歪み画像２２２において、平滑化されている。また、歪み画像２２１に示す軟らかい部位は、フィルタ処理後の歪み画像２２２において、軟らかい部位の組織構造が保たれている。
そして、画像生成部１７は、画像処理部１６によってフィルタ処理された歪みデータから歪み画像を生成し、生成した歪み画像をＢモード画像に重畳させることで、エラストグラフィー画像を生成する。
上述したように、第２の実施形態によれば、組織ドプラデータのパワー値からエッジの大きさと方向を特徴量として算出することで、フィルタ処理の対象である歪みデータ自体から特徴量を得ることに比べ、歪みデータと組織構造との関係を明確にすることができる。
また、第２の実施形態によれば、歪み画像データとドプラ画像データのパワー値とが、同一のドプラ信号から生成される。これにより、装置本体３０における処理負荷を低減することができる。
（第３の実施形態）
また、上記の実施形態では、超音波診断装置において処理が行なわれる場合について説明した。しかし、上記の実施形態で説明した画像処理は、超音波診断装置とは独立に設置された画像処理装置により行なわれる場合であってもよい。具体的には、図１及び図９に示す画像処理部１６の機能を有する画像処理装置が、超音波診断装置、又は、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のデータベースや、電子カルテシステムのデータベースから超音波画像データを受信して上述した画像処理を行なう場合であってもよい。
図１１は、第３の実施形態に係る画像処理装置３００の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、第３の実施形態に係る画像処理装置３００は、モニタ３０２と、入力装置３０３と、画像処理部３１６と、画像生成部３１７と、画像メモリ３１８と、制御部３１９とを有する。
モニタ３０２は、各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したり、画像生成部３１７において生成された超音波画像などを表示したりする。また、入力装置３０３は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボールなどを有し、画像処理装置３００の操作者からの各種設定要求を受け付ける。画像メモリ３１８は、超音波診断装置、又は、ＰＡＣＳのデータベースや、電子カルテシステムのデータベースから受信した超音波画像データや超音波画像を記憶する。例えば、画像メモリ３１８は、超音波診断装置が生成した超音波画像や合成画像を記憶する。また、画像メモリ３１８は、超音波診断装置が生成した超音波画像データを記憶する。制御部３１９は、画像処理装置３００における処理全体を制御するプロセッサである。
画像処理部３１６は、画像メモリ３１８が記憶する超音波画像データを読出して、各種画像処理を行なう。例えば、画像処理部３１６は、Ｂモードデータから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータを補正する。或いは、画像処理部３１６は、組織ドプラデータのパワー値から特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータを補正する。
そして、画像生成部３１７は、画像処理部３１６によって各種画像処理されたデータを用いて表示用の超音波画像を生成する。
なお、画像処理装置３００は、受信部と、Ｂモード処理部と、ドプラ処理部と、歪みデータ処理部とを更に有するようにしてもよい。かかる場合、超音波診断装置は、超音波プローブ１が受信した反射波信号を画像処理装置３００に送信する。そして、画像処理装置３００において受信部は、超音波診断装置の受信部１２と同様に、反射波データを生成する。また、Ｂモード処理部は、受信部から反射波データを受信し、超音波診断装置のＢモード処理部１３と同様に、Ｂモードデータを生成する。ドプラ処理部は、受信部から反射波データを受信し、超音波診断装置のドプラ処理部１４と同様に、ドプラデータを生成する。歪みデータ処理部は、受信部から反射波データを受信し、超音波診断装置の歪みデータ処理部１５と同様に、歪みデータを生成する。或いは、歪みデータ処理部は、ドプラ処理部が生成した組織ドプラデータの速度成分を用いて、歪みデータを生成する。
（その他の実施形態）
上述した実施形態では、歪みデータ処理部１５は、ドプラ処理部１４から取得した速度分布情報の速度成分を時間積分することで変位を求めるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、歪みデータ処理部１５は、受信部１２から受信した反射波データを周波数解析することで、速度分布情報を生成するようにしてもよい。かかる場合、歪みデータ処理部１５は、自身が生成した速度分布情報の速度成分を時間積分することで変位を求める。
また、上述した実施形態においては、画像生成部１７は、生体組織の硬さに対応するストレイン値を用いて生成された歪みデータから歪み画像を生成し、生成した歪み画像を用いることで、エラストグラフィー画像を生成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、エラストモードでは、超音波プローブ１から送信した高音圧の「Push Pulse」により組織を変形させて、硬さ画像データを生成する方法がある。このようなことから、画像生成部１７は、硬さ画像データから硬さ画像を生成し、生成した硬さ画像を用いることで、エラストグラフィー画像を生成するようにしてもよい。かかる場合、超音波診断装置は、歪みデータ処理部１５と同様の処理部として、例えば、硬さデータ処理部を備え、この硬さデータ処理部は、組織を伝搬する横波である剪断波を形成し、更に、剪断波の伝搬速度ｖｓを算出する。そして、硬さデータ処理部は、剪断波の伝搬速度ｖｓに基づいて、硬さ画像データ（「硬さデータ」とも言う）を生成してもよい。また、硬さデータ処理部は、剪断波の伝搬速度により算出されるヤング率を用いて硬さ画像データを生成してもよい。このようにして硬さデータ処理部が生成した硬さ画像データは、歪みデータと同様に、画像処理部１６によってフィルタ処理される。
また、上述した実施形態においては、画像処理部１６の多重解像度解析のレベル数が「３」である場合を例に説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、多重解像度解析のレベル数は、任意に変更可能である。例えば、多重解像度解析のレベル数は、「２」、「４」であってもよい。さらに、上述した実施形態においては、画像処理部１６の多重解像度解析のレベル数が複数である場合について説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、多重解像度解析のレベル数が「１」であってもよい。
また、上述した実施形態では、画像処理部１６が、Ｂモードデータから特徴量を抽出し、ストレイン値を算出して生成された歪みデータをフィルタ処理する場合や、ドプラデータのパワー値から特徴量を抽出し、組織ドプラデータの速度成分から生成された歪みデータをフィルタ処理する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値から特徴量を抽出し、ストレイン値を算出して生成された歪みデータをフィルタ処理してもよい。また、画像処理部１６は、Ｂモードデータから特徴量を抽出し、組織ドプラデータの速度成分から生成された歪みデータをフィルタ処理してもよい。或いは、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値から特徴量を抽出し、硬さデータをフィルタ処理してもよく、また、Ｂモードデータから特徴量を抽出し、硬さデータをフィルタ処理してもよい。
また、上述した実施形態においては、画像生成部１７は、歪みデータ処理部１５が生成した歪みデータを用いて歪み画像を生成し、Ｂモード画像に歪み画像を重畳させてエラストグラフィー画像を生成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像生成部１７は、歪み画像をＢモード画像に重畳させなくてもよい。かかる場合、画像生成部１７は、エラストグラフィー画像として、歪み画像とＢモード画像とを並列に並べてモニタ２に表示させるようにしてもよい。なお、画像生成部１７は、歪みデータから歪み画像を生成して、歪み画像を単独でモニタ２に表示させてもよい。同様に、画像生成部１７は、エラストグラフィー画像として、硬さデータ処理部が生成した硬さデータを用いて硬さ画像を生成し、Ｂモード画像に硬さ画像を重畳させてモニタ２に表示させてもよい。また、画像生成部１７は、硬さ画像とＢモード画像とを並列に並べてモニタ２に表示させてもよい。また、画像生成部１７は、硬さ画像を単独でモニタ２に表示させてもよい。
また、上述した実施形態では、画像処理部１６が、エラストモードにおいて生成された歪み画像データや硬さ画像データをフィルタ処理の対象とする場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。すなわち、画像処理部１６は、歪み画像データや硬さ画像データ以外のデータをフィルタ処理の対象としてもよい。例えば、第１の実施形態においては、画像処理部１６は、Ｂモードデータのエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータをフィルタ処理するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１６は、Ｂモードデータのエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、カラードプラデータをフィルタ処理してもよい。また、第２の実施形態においては、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値からエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、歪みデータをフィルタ処理するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値から特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、カラードプラデータをフィルタ処理してもよい。
また、画像処理部１６は、カラードプラデータの「速度」をカラーマッピングしたデータに対してフィルタ処理を行ってもよい。かかる場合、画像処理部１６は、例えば、Ｂモードデータからエッジの大きさと方向とを特徴量として抽出する。そして、画像処理部１６は、抽出した特徴量に基づいて、カラードプラデータの「速度」をカラーマッピングしたデータをフィルタ処理する。なお、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値からエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、カラードプラデータの「速度」をカラーマッピングしたデータをフィルタ処理するようにしてもよい。
また、画像処理部１６は、カラードプラデータの「分散」をカラーマッピングしたデータに対してフィルタ処理を行ってもよい。かかる場合、画像処理部１６は、例えば、Ｂモードデータからエッジの大きさと方向とを特徴量として抽出する。そして、画像処理部１６は、抽出した特徴量に基づいて、カラードプラデータの「分散」をカラーマッピングしたデータをフィルタ処理する。このように、画像処理部１６は、Ｂモードデータと測定パラメータの異なる画像であれば、Ｂモードデータから抽出したエッジの大きさと方向とを特徴量としてフィルタ処理を行ってもよい。なお、画像処理部１６は、ドプラデータのパワー値からエッジの大きさとエッジの方向とを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、カラードプラデータの「分散」をカラーマッピングしたデータをフィルタ処理するようにしてもよい。
さらに、画像処理部１６は、高調波成分を映像化するハーモニックイメージングで生成されたデータに対してフィルタ処理を行ってもよい。例えば、コントラストハーモニックイメージング（ＣＨＩ：Contrast Harmonic Imaging）において、画像処理部１６は、造影剤を投与して、高調波成分が抽出された反射波データから生成されたＢモードデータ（ＣＨＩ用のＢモードデータ）にフィルタ処理を適用してもよい。かかる場合、画像処理部１６は、造影剤を投与する前に基本波成分の反射波データから生成されたＢモードデータからエッジの大きさと方向とを特徴量として抽出する。そして、画像処理部１６は、抽出した特徴量に基づいて、ＣＨＩ用のＢモードデータをフィルタ処理する。
また、画像処理部１６は、高調波成分を抽出する組織ハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）にフィルタ処理を適用してもよい。かかる場合、画像処理部１６は、基本波成分の反射波データから生成されたＢモードデータからエッジの大きさと方向とを特徴量として抽出する。そして、画像処理部１６は、抽出した特徴量に基づいて、ＴＨＩ用のＢモードデータをフィルタ処理する。
また、上述した実施形態においては、画像処理部１６は、スキャンコンバート前のデータをフィルタ処理する例を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１６は、スキャンコンバート後の歪み画像や硬さ画像を用いて、フィルタ処理を行ってもよい。かかる場合、歪みデータ処理部１５は、生成したデータを画像処理部１６に出力せずに、画像生成部１７に出力する。そして、画像処理部１６は、スキャンコンバート後のＢモード画像のエッジの大きさと方向とを特徴量として抽出し、抽出した特徴量に基づいて、スキャンコンバート後の歪み画像や硬さ画像をフィルタ処理する。
上述した実施形態においては、画像処理部１６は、画像データの方向性を特徴量として抽出し、特徴量に基づいて平滑化処理を施す非線形異方性拡散フィルタを用いるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理部１６は、非線形異方性拡散フィルタを用いて、エッジとは垂直の方向に強調処理を行なってもよい。また、例えば、画像処理部１６は、接線方向に平滑化、法線方向に鮮明化を行なうフィルタを用いてもよい。
また、上述した実施形態においては、超音波振動子が１次元に配列された超音波プローブを用い、２次元の断層画像を得るものを前提に述べてきたが、１次元に配列された超音波振動子を摺動させる、または超音波振動子が２次元に配列された超音波プローブを用い、３次元の画像を得るものであってもよい。３次元の場合には、断面ごとに２次元フィルタを適用してもよいし、３次元の特徴量を有する３次元フィルタを適用してもよい。
また、上述の実施形態で説明した超音波診断装置による処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション、ＰＡＣＳの画像保管装置（画像サーバ）や、ビューワ、電子カルテシステムの各種装置などのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、画像フィルタ処理において、画像データの種別に依らず分解能を向上させることができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１０ 装置本体
１１ 送信部
１２ 受信部
１３ Ｂモード処理部
１４ ドプラ処理部
１５ 歪みデータ処理部
１６ 画像処理部

Claims (7)

  1. 被検体に対して超音波を送受信する送受信部と、
    前記送受信部によって受信された受信信号から、歪み画像データもしくは硬さ画像データである第１の画像データを生成する第１の画像データ生成部と、
    前記送受信部によって受信された受信信号から、前記第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、Ｂモード画像データ又はドプラ画像データのパワー値のいずれかである第２の画像データを生成する第２の画像データ生成部と、
    前記第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記第１の画像データを補正する画像処理部と
    を備えたことを特徴とする超音波診断装置。
  2. 前記画像処理部は、前記第２の画像データから当該第２の画像データのエッジの方向とエッジの大きさとを特徴量として算出し、前記エッジの大きさに基づいて、前記第１の画像データを前記エッジの方向に沿って平滑化することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 前記画像処理部は、前記第１の画像データの硬い部位及び軟らかい部位のうち、軟らかい部位に対して前記第２の画像データから算出したエッジの大きさに基づいて、前記第１の画像データを前記エッジの方向に沿って平滑化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。
  4. 前記第２の画像データがドプラ画像データのパワー値である場合に、前記第１の画像データと前記第２の画像データとが、同一のドプラ信号から生成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
  5. 前記画像処理部は、
    前記第１の画像データに対して多重解像度解析して低域分解画像データと、高域分解画像データとに分解する分解部と、
    前記第２の画像データの画像サイズを、前記分解部によって分解された低域分解画像データと同じ画像サイズに縮小する縮小部と、
    前記縮小部によって縮小された前記第２の画像データから当該第２の画像データのエッジの方向とエッジの大きさとを特徴量として算出し、算出した特徴量に基づいて、前記分解部によって分解された前記第１の画像データの低域分解画像データを平滑化する拡散フィルタ部と、
    前記分解部によって分解された前記第１の画像データの高域分解画像データから、前記拡散フィルタ部によって算出されたエッジの大きさ未満の信号をノイズとして取り除く調整部と、
    前記調整部によってノイズが取り除かれた前記第１の画像データの高域分解画像データと、前記拡散フィルタ部によって平滑化された前記第１の画像データの低域分解画像データとを合成して、新たな第１の画像データを生成する再構成部と
    を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
  6. 被検体に対して超音波を送信することによって得られた受信信号から、歪み画像データもしくは硬さ画像データである第１の画像データを生成する第１の画像データ生成部と、
    前記被検体に対して超音波を送信することによって得られた受信信号から、前記第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、Ｂモード画像データ又はドプラ画像データのパワー値のいずれかである第２の画像データを生成する第２の画像データ生成部と、
    前記第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記第１の画像データを補正する画像処理部と
    を備えたことを特徴とする画像処理装置。
  7. 被検体に対して超音波を送信することによって得られた受信信号から、歪み画像データもしくは硬さ画像データである第１の画像データを生成する第１の生成手順と、
    前記被検体に対して超音波を送信することによって得られた受信信号から、前記第１の画像データと撮影領域が重複し、かつ、画像化対象とするパラメータの異なる、Ｂモード画像データ又はドプラ画像データのパワー値のいずれかである第２の画像データを生成する第２の生成手順と、
    前記第２の画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量に基づいて、前記第１の画像データを補正する画像処理手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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