JP6502070B2 - 超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理方法 - Google Patents
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Description
超音波プローブ2を介して被検体に超音波が照射されると、照射された超音波は、被検体内の生体組織における音響インピーダンスの不連続面で反射される。圧電振動子は、反射された超音波を受信し、エコー信号を発生させる。送受信ユニット20における受信回路(後述)は、当該エコー信号を受信するとともに、エコー信号に基づく受信信号を、後述のエコー画像生成ユニット30に送信する。
エコー信号の振幅は、超音波の反射に関する不連続面を境界とする音響インピーダンスの差に依存する。超音波発生のための(送信用)圧電振動子と、エコー信号発生のための(受信用)圧電振動子とは、例えば、離散的な超音波(パルス波)を照射する場合、送信のタイミングと受信のタイミングとを決めることで、同一の圧電振動子を使い分けてもよい。或いは、例えば、連続的な超音波(連続波)を照射する場合、送信用の圧電振動子と受信用の圧電振動子とを別個に搭載してもよい。送信超音波が移動している血流、及び心臓壁等の表面で反射された場合のエコー信号の周波数は、ドプラ効果により、移動体(血流及び心臓壁の表面)の超音波送信方向の速度成分に依存して偏移する。
送信回路は、前述の通り、駆動パルスを、超音波プローブ2における複数の圧電振動子各々に送信する。
受信回路は、前述の通り、各圧電振動子によって発生されたエコー信号に基づく受信信号を発生させ、当該受信信号をエコー画像生成ユニット30に送信する。
シーケンスコントローラは、超音波発生のための駆動パルスの送信シーケンスを、高い時間分解能(例えば数百ミリ秒オーダ)にて制御する。
Bモード処理器は、包絡線検波回路、対数変換回路等を有する。包絡線検波回路は、受信回路から出力された受信信号に対して包絡線検波を実行する。包絡線検波回路は、包絡線検波された信号を、対数変換回路に出力する。対数変換回路は、包絡線検波された信号に対して、対数変換して弱い信号を相対的に強調する。Bモード処理器は、対数変換回路により強調された信号に基づいて、各走査線及び各超音波送受信における深さ毎の信号値を発生させる。なお、Bモード処理器は、各走査線及び各超音波送受信における深さ毎の信号値の代わりに、ボリュームデータを発生させてもよい。以下、Bモード処理器で発生されるデータをまとめて、Bモードデータ呼ぶ。
ドプラ処理器は、ミキサー、低域通過フィルタ(Low Pass Filter:LPF)、速度/分散/Power演算回路等を有する。ミキサーは、受信回路から出力された受信信号に、送信周波数と同じ周波数f0を有する基準信号を掛け合わせる。この掛け合わせにより、ドプラ偏移周波数fdの成分の信号と(2f0+fd)の周波数成分を有する信号とが得られる。LPFは、ミキサーからの2種の周波数成分を有する信号のうち、高い周波数成分(2f0+fd)の信号を取り除く。高い周波数成分(2f0+fd)の信号を取り除くことにより、ドプラ偏移周波数fdの成分を有するドプラ信号を発生させる。
なお、ドプラ処理器は、ドプラ信号を発生させるために、直交検波方式を用いてもよい。このとき、受信信号は、直交検波されIQ信号に変換される。ドプラ処理器は、IQ信号を複素フーリエ変換することにより、ドプラ偏移周波数fdの成分を有するドプラ信号を発生させる。ドプラ信号は、例えば、血流、組織、造影剤によるドプラ成分である。速度/分散/Power演算回路は、MTI(Moving Target Indicator)フィルタ、LPF、自己相関演算回路等を有する。なお、自己相関演算回路の代わりに相互相関演算回路を有していてもよい。MTIフィルタは、発生されたドプラ信号に対して、臓器の呼吸性移動や拍動性移動等に起因するドプラ成分(クラッタ成分)を除去する。MTIフィルタは、ドプラ信号から血流に関するドプラ成分を抽出するために用いられる。LPFは、ドプラ信号から組織の移動に関するドプラ成分を抽出するために用いられる。
画像生成器は、ディジタルスキャンコンバータ(Digital Scan Converter:DSC)と画像メモリとを有する。画像生成器は、DSCに対して、座標変換処理(リサンプリング)を実行する。座標変換処理とは、例えば、Bモードデータ、ドプラデータ及び伝搬時間データからなる超音波スキャンの走査線信号列を、テレビ等に代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換する処理である。画像生成器は、座標変換処理により、表示画像としてのエコー画像を生成する。具体的には、画像生成器は、Bモードデータに基づいて、Bモード画像を発生させる。画像生成器は、ドプラデータに基づいて、平均速度画像、分散画像、パワー画像等のドプラ画像を発生させる。また、エコー画像に、種々のパラメータの文字情報(アノテーション)及び目盛等を合成した重畳画像を生成してもよい。
記憶ユニット40は、図示しないメモリを備えており、生成されたエコー画像(Bモード画像、平均速度画像、分散画像、パワー画像等)に対応するデータ(画像データ)を記憶する。当該メモリに記憶された画像データは、後述する入出力ユニット4の入力器4aを介した操作者の指示により、読み出される。当該メモリは、例えば、フリーズする直前の複数のフレームに対応するエコー画像を保存するメモリである。このシネメモリに記憶されている画像を連続表示(シネ表示)することで、エコー画像を入出力ユニット4のモニタ4bに表示することも可能である。CPU10は、例えば、記憶ユニット40に記憶されたプログラムを実行する。CPU10は、複数種別のナレッジベース辞書のうち、使用者が所望する種別のナレッジベース辞書の選択指示に応答して、記憶ユニット40に記憶された当該ナレッジベース辞書を読み出し、ACTを実行する。
入力器4aは、インターフェースユニット50に接続され、使用者からの各種指示・命令・情報・選択・設定を装置本体3に取り込む。特に使用者は、複数種別のナレッジベース辞書から適当な種別のナレッジベース辞書を、入力器4aを介して選択することができる(選択手段)。
超音波診断装置1が有する複数種別のナレッジベース辞書(軸a、b及びc)について、説明する。
「肉柱や鍵索を内膜と誤解しにくいMRI画像を用いた診断従事者が想定する内膜境界位置(MRI定義)から得られたナレッジベース辞書」及び「エコー画像を用いた標準的な診断従事者が想定する内膜境界位置定義(エコー定義)から得られたナレッジベース辞書」という異なる定義の選択について、使用者に自由度を与える。図2に、両者の定義位置の違いの一例を示す。心尖4腔像によるエコー画像に対して、実線でエコー定義による左心室心筋の内外膜の輪郭位置を示し、破線でMRI定義による内膜の輪郭位置を示す。MRI定義の方が、エコー定義に比して、心尖部や側壁側で心腔側より外側となっている。このように両者の定義位置は同じではなく、差異は構造物の位置に依存していて一様ではないことが分かる。
(b−1)
「エキスパート(超音波診断専門家)のXX先生が教示した位置に基づくナレッジベース辞書」と「多数の超音波診断従事者が教示した平均的位置に基づくナレッジベース辞書」というナレッジベース辞書作成時における、認識のバラツキ(分散)軽減手段コンセプトの選択の自由度を、使用者に与える。教示者に依存する認識位置の違いがあっても、実際の境界位置(仮想的な真の位置)に近づけるための辞書作りには、大きくこの二つの手段があるためである。なお、後者のコンセプトのナレッジベース辞書は、複数のエキスパートによる平均的位置を用いて得ても構わない。
CT画像であればCT値により、心筋組織と血液とを区別するのが相対的に容易となるのに対して、エコー画像の輝度信号は明確な物理的単位を持たないので、心筋と心腔内(血液)との境界を明確に区別することは困難であり、その位置認識にはヒトによる判断が介入する。それ故に、超音波診断による輪郭位置は、心筋と心腔との仮想的な境界位置として推定される。
このような状況において、個人の認識のバラツキの影響を軽減するための上記二つのコンセプトは、一般的に研究が広く行われている。前者は、エキスパートの認識バイアスの存在を逆に利用することで、平均的な認識バイアスを有するエキスパートを上手に選ぶことによりバラツキを軽減する。後者は、個々人の認識バイアスの程度を平均処理によって減少することでバラツキを軽減する。
変形例として、PCや携帯電話で広く用いられている学習型の漢字変換辞書のように、ナレッジベース辞書を学習し、辞書データを更新する構成(学習手段)を持ち、「病院施設A、B又はC」や「検者x、y又はz」のように、異なる施設や異なる検者で個別に作成されたナレッジベース辞書について、使用者が作成元の属性を把握して選択する自由度を与える。これは(b−1)と異なり、施設や検者毎の好みやルールを個別のナレッジベース辞書として学習して選択可能とする構成である。ここで、(b−1)によるナレッジベース辞書と(b−2)によるナレッジベース辞書とを種別として選べるようにしても良い。
また、(b−2)の構成を用いて、(b−1)で示したエキスパートのYY先生、ZZ先生として学習されたナレッジベース辞書を複数作成し、これを種別として選べるようにしても良い。
このようにすれば、ナレッジベース辞書を作成する事業者が提供した際の辞書の中身が動的に変更されていくような場合であっても、ナレッジベース辞書の作成元となった施設や検者を特定することで客観性が確保される。
更に、事業者がナレッジベース辞書を作成する際に、所定の施設や検者に対して、装置上における日常的な検査時に使用者による輪郭情報の入力適用が一定数に至るまで自動的に輪郭位置を学習させることが可能となり、ナレッジベース辞書作成の手間が軽減する。
ここで、使用者が要手的手段で輪郭設定を行うか、ACTのような自動的手段で輪郭設定を行い、計測作業を行った場合には自動的に入力適用とみなす。あるいは専用のユーザインターフェースを設けて、使用者が現在設定されている状態を妥当な設定として明示的に入力適用を行う。この入力適用に応じて、ナレッジベース辞書の学習と辞書データの更新が行われる。
ナレッジベース辞書作成に用いる画像(参照画像)として、「輪郭検出に用いるエコー画像群と同等の解像度を有するエコー画像群(同等エコー画像)」と「輪郭検出に用いるエコー画像群より解像度の高いMRI画像群やCTの画像群(異なるモダリティ画像)」という異なる画像の選択について自由度を与える。軸a及びbでは、辞書作成に用いる画像と、実際の輪郭検出に用いる画像は同じ種別によるエコー画像であることを想定していた。これは、ナレッジベース辞書作成に用いる画像(参照画像)の種別と、ナレッジベース辞書と照合される輪郭検出用の入力画像の種別が同一であると、輝度情報のパターンが似ていることから一般に照合時の精度を高めやすいためである。この場合には、ナレッジベース辞書は輪郭から得られる形状空間のベクトル情報と輝度情報との両者を用いて構成されるのが好適である。
しかしながら、軸aのようにエコー定義とは異なる定義によるナレッジベース辞書を作成する場合には、例えばMRI画像を用いて境界位置を判断し、MRI画像を用いてナレッジベース辞書を作成する方が自然である。というのも、エコー画像を用いて軸aのように異なる定義による輪郭位置を教示するためには、仮にMRIであったなら境界位置はこの辺となるという高度な経験と判断とを教示者に強いるためである。
この場合には、輪郭から得られる形状空間のベクトル情報のみを用いたナレッジベース辞書を構成し、照合時には入力となるエコー画像から輝度情報に基づく輪郭位置Cbを推定して、ナレッジベース辞書による輪郭位置Cdと比較・照合することで、所定の基準に基づく制約下でCdに最寄りの位置としてCbを変形することで最終的な輪郭位置Cb’を検出する。所定の基準としては、例えばSnakesアルゴリズムとして知られている輪郭形状エネルギー最小化法等を用いる。
なお、後者の画像としては、異なるモダリティ画像以外にも、中心周波数の高いプローブを用いて得られた、より解像度の高いエコー画像群(高周波エコー画像)を用いても良い。例えば、輪郭検出に用いるエコー画像は、主に成人用に用いられる中心周波数3MHz帯域のプローブで得られる画像を用い、ナレッジベース辞書作成には、主に小児用に用いられる中心周波数5MHz帯域のプローブで得られる画像を用いるのが好適である。
上記、三の種別の軸は互いに独立である。従って、軸a、b及びcの種別から異なる二つの種別の軸を組み合わせて、新たな種別を得ることが可能である。組み合わせで得られる種別には、上記個別の種別に関する効果や作用が複合的に含まれるので、各々の種別に固有の意味が発生する。
使用者はこれらの固有の意味を勘案して、用途に応じて最適なナレッジベース辞書を選択することが可能となる。この場合には、使用者が把握し易いように、選択肢として存在する各ナレッジベース辞書がもたらす特徴(上記固有の意味)を、ナレッジベース辞書の選択時に補足説明として表示しておくのが好適である。
なお、Bモードの2D断層像だけでなく、ボリュームデータから得られるMPR像といった断面画像を入力画像として、ナレッジベース辞書を用いた輪郭認識を適用しても構わない。対象とする臓器(所定部位)は心臓に限らず、頸動脈等の動脈血管であっても良い。検出された内外膜の輪郭を、Speckle−Tracking(ST)法でストレイン(Strain)等の心機能指標値を得る際の心筋の関心領域として、追跡を開始する初期輪郭として用いてもよい。
図3は、実施形態に係る超音波診断装置の動作例を示すフローチャートである。ここでは、2D断層像(Bモード画像)を扱うものとする。以下、図3記載の各ステップに沿って説明する。
使用者は、超音波プローブ2を手に持ちながら、被検体に超音波を送受信することで得られた超音波画像を用いて診断を行う。当該診断結果は、エコー画像生成ユニット30より生成されたエコー画像(所定期間に亘る動画像であるBモード画像)として得られる。
使用者は、入出力ユニット4を介して、エコー画像生成ユニット30より生成された、所定期間に亘るエコー画像のうち、所定時相のエコー画像を、入力画像とするように、指示を入力する。CPU10は、当該指示に応答して、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、エコー画像生成ユニット30より生成されたエコー画像を、入力画像に設定する。
使用者は、入出力ユニット4を介して、少なくとも一つの所望の種別のナレッジベース辞書を選択する(指示を入力する)。なお、この所望の種別は、実行された所定のプログラムにプリセット設定として予め登録しておくのが好適である。このようにすれば、使用者は明示的にナレッジベース辞書の種別を入力しなくても、デフォルトの設定として種別の選択が行われる。CPU10は、当該指示に応答して、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、選択されたナレッジベース辞書を、輪郭検出に用いるナレッジベース辞書に設定する。
使用者は、入出力ユニット4を介して、輪郭検出に用いる所定数の点を指定する(指示を入力する)。CPU10は、当該指示に応答して、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、指定された所定数の点を設定する。
なお、本ステップは、全自動型のACTを使用する場合には、省略される。
ステップS3で設定された少なくとも一つの所望のナレッジベース辞書と、ステップS4で設定された所定数の点とに基づいて、CPU10は、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、内膜輪郭及び外膜輪郭を検出する。
ステップS5で検出された内膜輪郭及び外膜輪郭に基づいて、CPU10は、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、所定時相、例えば、拡張末期(ED)及び収縮末期(ES)、の時相における内腔容積(EDV及びESV)をそれぞれ計測する。
ステップS6で計測された拡張末期及び収縮末期、の時相における内腔容積に基づいて、CPU10は、記憶ユニット40に記憶されている所定のプログラムを実行することで、心筋容積を計測する。
超音波画像診断では、Bモード画像を用いる以外に、Mモード画像やドプラ画像等が用いられており、またそれらを用いた所定の計測が行われている。
実施形態に係る超音波診断装置1では、当該複数種別のナレッジベース辞書に基づくACTを、2D像(Bモード画像)以外に、Mモード画像やドプラ画像へ適用してもよい。
図4にMモード画像と、計測の例としてED時相およびES時相における前壁中隔側の内外膜位置および後壁側の内外膜位置を示す。Mモード画像中の心筋の境界位置は単純な輝度情報のエッジとして検出するのは困難である。図中でも特に後壁側には沢山の境界位置の候補が見て取れる。このような画像から心筋の所定の境界位置を自動的に得るために、ナレッジベース辞書に基づいて自動検出するのが好適である。
また、図5にドプラ画像と、計測の例としてCWドプラ波形における拡張期の大動脈弁逆流のエンベロープ位置をトレースラインとして示す。図5では収縮期に本来の左室流出血流と僧帽弁逆流波形が混在しており、所定のエンベロープのみを検出するのが単純な状況ではない。また、エンベロープの境界位置は、ドプラのゲイン設定によって認識位置に違いが生ずる。このような画像から心筋の所定の境界位置を自動的に得るために、ナレッジベース辞書に基づいて自動検出するのが好適である。
このような画像に対して、境界位置のナレッジベース辞書に基づいて自動検出する際に、複数種別のナレッジベース辞書の中から、使用者が用途に応じて所定の種別のナレッジベース辞書を選択することができる。
種別の軸としては、軸b(b−1及びb−2)がMモード画像やドプラ画像の両者に適用可能である。
更に、Mモード画像の場合には、軸cについて、中心周波数の高いプローブを用いて得られた、より解像度の高いエコー画像群(高周波エコー画像)を用いる場合が、適用可能である。
実施形態に係る超音波診断装置1によれば、次のような効果を得ることができる。
実施形態に係る超音波診断装置1は、モダリティによる「定義」位置の違い(第1の種別)、検者間「認識」位置の違い(第2の種別)、及びナレッジベース辞書作成に用いる画像「解像度」の違い(第3の種別)、という複数種別のナレッジベース辞書を有する。
これにより、第1の種別のナレッジベース辞書を選択した場合には、基本的にはエコー定義を用いつつ、必要に応じてMRI定義を選ぶことで、対MRIにおける内腔容積の過小評価の程度を軽減することができる。
第2の種別のナレッジベース辞書を選択した場合には、各位置定義に対して、ナレッジベース辞書作成時における検者間の認識位置の違いを、どのようなコンセプトで軽減するかの選択の自由度を、使用者に提供することができる。また、検者間の認識位置の違いについては、権威のサイトや特定可能なエキスパート検者に倣うように選択することが可能となる。
第3の種別のナレッジベース辞書を選択した場合には、入力画像に用いるエコー画像と同等の解像度を有するエコー画像群、及びより高解像度の異なるモダリティ画像、という選択の自由度を、使用者に提供することができる。
そして、上記三の種別のナレッジベース辞書にとどまらず、当該三の種別のナレッジベース辞書の少なくとも二を組み合わせることで、上記各種別による効果を複合的に実現しつつ、新たな種別のナレッジベース辞書を作成することができる。
Claims (12)
- 被検体の所定領域において、異なる種別に応じた輪郭位置を検出するために、それぞれが学習過程を経て作成されるナレッジベースの複数の種別のデータベースと、
前記複数の種別のデータベースの中から、使用者に所望されたデータベースを選択するための入力部と、
前記選択されたデータベースを使用することで、入力画像としての超音波画像上において、前記選択されたデータベースの種別に応じた前記輪郭位置を検出する検出部と、
を具備する超音波診断装置。 - 前記複数の種別のデータベースは、
標準的な超音波診断従事者により決定された前記所定の領域の輪郭位置の定義、および超音波画像とは異なる画像に基づいて決定された前記所定の領域の輪郭位置の定義を含む請求項1記載の超音波診断装置。 - 前記複数の種別のデータベースは、
特定の超音波診断専門家により認識された前記所定の領域の輪郭位置、および複数の標準的な超音波専門家により認識された前記所定の領域の輪郭位置の平均的位置を含む請求項1記載の超音波診断装置。 - 前記複数の種別のデータベースは、前記入力画像の解像度とは異なる解像度を有する参照画像から取得された前記所定の領域の輪郭位置を含む請求項1記載の超音波診断装置。
- 前記参照画像は、磁気共鳴撮像画像、X線コンピュータ断層撮影画像、または前記入力画像よりも高い空間周波数を有する超音波画像を具備する請求項4記載の超音波診断装置。
- 教示者による操作を学習することで、前記複数の種別のデータベースの少なくとも一つを更新するための学習部を更に具備し、
前記複数の種別のデータベースは、前記学習を実行した各病院施設について、または前記各教示者について構築される請求項1記載の超音波診断装置。 - 前記入力部は、前記複数の種別のデータベースの少なくとも二つを選択し、
前記検出部は、前記選択された少なくとも二つのデータベースを使用することで、前記所定の領域の輪郭位置を検出する請求項1記載の超音波診断装置。 - 前記入力画像は、前記所定の領域の、スライス画像、Mモード画像、ドプラ波形画像を具備する請求項1記載の超音波診断装置。
- 被検体の所定の領域を含む入力画像、および前記被検体の前記所定の領域の輪郭位置を検出するために、それぞれが学習過程を経て作成されるナレッジベースの複数の種別のデータベースを格納するための格納部と、
前記複数の種別のデータベースの、使用者に所望されたデータベースを含むナレッジベースの辞書を選択するための入力部と、
前記選択されたナレッジベースの辞書を使用することで、所定の入力画像について、前記使用者に所望されたデータベースの種別に応じた前記所定の領域の輪郭位置を検出するための検出部と、
を具備する医用画像処理装置。 - 前記入力画像は、超音波画像、磁気共鳴撮像画像、またはX線コンピュータ断層撮像画像を具備する請求項9記載の医用画像処理装置。
- 被検体の所定の領域の輪郭位置を検出するために、それぞれが学習過程を経て作成されるナレッジベースの複数の種別の要素から作成された複数の辞書の中から、前記複数の種別の要素の、使用者により所望された要素を含む、ナレッジベースの辞書についての選択を受信すること、
前記選択された辞書を使用することで、入力画像について、前記使用者により所望された要素の種別に応じた前記所定の領域の輪郭位置を検出すること、
を具備する医用画像処理方法。 - 前記入力画像は、超音波画像、磁気共鳴撮像画像、またはX線コンピュータ断層撮影画像を具備する請求項11記載の医用画像処理方法。
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