JP6639973B2 - 超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

Description

本実施形態は、シェーディング等の画像処理を行う超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム
に関する。

超音波を使用して、トランスデューサからの超音波を送信および受信することにより、子宮内の胎児を撮像することが知られている。

３次元（３Ｄ）超音波画像は、様々な位置または角度で取られた超音波データを組合せ、かつ単純な表面シェーディングまたは直接ボリュームレンダリングなどの方法を用いて、組み合わされたデータから画像をレンダリングするソフトウェアを用いて取得され得る。４次元（４Ｄ）超音波撮像システムでは、様々な時間に取得された一連の３次元画像が動的にレンダリングされて、例えば、３Ｄ超音波映画などの動く３Ｄ画像を生成する。

近年では、３Ｄおよび４Ｄ超音波画像は、以前使用されていたものよりも物理的にさらに正確なモデルを用いて照明をシミュレートする進んだライティング技法（グローバルイルミネーション、勾配のないライティング（gradient free lighting）、表面下散乱、またはフォトンマッピングと呼ばれる）を使用することにより、より現実感のあるものとなってきている。

３Ｄおよび４Ｄの胎児超音波走査（時には、胎児の記念走査として知られている）の人気のある対象は、胎児の顔を撮像することである。多くの親は、走査の現実感のある様子により動機付けられて、自分のまだ生まれていない子供とよい絆を結ぶために、３Ｄまたは４Ｄ超音波走査を受けている。３Ｄまたは４Ｄ超音波走査はまた、口唇裂もしくは口蓋裂などの異常を有する胎児の外観を親に知らせるためにも有用であり得る。

しかしながら、超音波走査から受信されたボリュームデータには、ノイズが多い可能性がある。ボリューム超音波データは、レンダリングを行う前に平滑化されて、得られたレンダリングされた画像におけるノイズを低減することができる。しかし、ボリューム画像データを平滑化するプロセスはまた、レンダリングされた画像における細部のレベルを低下させるおそれがある。

目的は、従来に比して、ノイズ低減しつつ撮影対象の細部レベルを好適に描出可能な超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することにある。

本実施形態に係る超音波診断装置は、計算手段と、画像生成手段とを具備する。計算手段は、被検体の少なくとも一部を超音波走査して得られる第１のボリュームデータに対し平滑化処理を実行して第２のボリュームデータを生成し、第１のボリュームデータ又は第２のボリュームデータの表面上における複数位置において曲率を計算し、複数位置における曲率を平滑化する。画像生成手段は、第２のボリュームデータを用いたレンダリング処理により第１の画像を生成し、第１の画像と平滑化された曲率とを用いたシェーディング処理を実行し、第２の画像を生成する。

実施形態による画像処理装置の概略図。 実施形態によるオペレーションモードを概略的に示す流れ図。 実施形態の方法が適用されていない、平滑化されたボリューム画像データからレンダリングされた画像の図。 実施形態の方法が適用されている、平滑化されたボリューム画像データからレンダリングされた画像の図。

実施形態による超音波診断装置２が図１で概略的に示されている。超音波診断装置２は、データストア２０と、関連するトランスデューサプローブ４と接続される。例えば、３Ｄまたは４Ｄ撮像に適した胎児の超音波画像データを取得するように構成された任意の超音波診断装置２およびトランスデューサプローブ４など、任意の適切なタイプの超音波診断装置２および測定プローブ４が使用され得る。

超音波診断装置２は、主超音波画像を表示するための主表示画面６と、制御情報を表示するための制御画面８と、スキャナコンソール１０とを備える。この実施形態では、スキャナコンソール１０は、入力ボタンもしくはノブ、コンピュータキーボード、マウスもしくはトラックボールなど、１つまたは複数の入力デバイスを備える。代替の実施形態では、制御画面８は、表示デバイスとユーザ入力デバイスの両方であるタッチスクリーンである。さらなる実施形態は、超音波診断装置２の一部を形成しない制御画面８、表示画面、または主表示画面６を備えることができる。

超音波診断装置２は、画像データを含むデータを処理するための処理装置１２を備える。本実施形態では、処理装置１２は、超音波データを処理するように構成される。他の実施形態では、例えば、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、またはＳＰＥＣＴデータなど、任意のモダリティのデータが処理され得る。

処理装置１２は、平滑化回路１４と、レンダリング回路１５と、曲率回路１６と、シェーディング付加回路１７と、表示制御回路１８とを含む。

本実施形態では、平滑化回路１４、レンダリング回路１５、曲率回路１６、シェーディング付加回路１７、および表示制御回路１８はそれぞれ、実施形態の方法を実施することが実行可能なコンピュータ可読命令を有するコンピュータプログラムにより、処理装置１２に実装される。しかし、他の実施形態では、様々な回路は、ソフトウェアで、ハードウェアで、またはハードウェアとソフトウェアの任意の適切な組合せで実施することができる。いくつかの実施形態では、様々な回路は、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）またはＦＰＧＡ（書替え可能ゲートアレイ）として実施され得る。

処理装置１２はまた、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバスを含むハードドライブおよび他の構成要素と、様々なデバイスドライバを含むオペレーティングシステムと、グラフィックスカードを含むハードウェアデバイスとを含む。このような構成要素は、分かりやすくするために、図１に示されていない。代替の実施形態では、処理装置１２は、超音波診断装置２の一部ではなく、例えば、パーソナルコンピュータまたはワークステーションとすることができる。

本実施形態では、画像処理装置が超音波診断装置２を備えているが、他の実施形態では、画像処理装置は、代替のモダリティ（例えば、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、またはＳＰＥＣＴ）のスキャナ、医用画像データを処理するための装置（例えば、ＰＣＴまたはワークステーション）、またはスキャナおよび処理装置の組合せを備えることができる。

図１のシステムは、図２の流れ図で概略的に例示された一連の段階を有するプロセスを実施するように構成される。

平滑化回路１４は、画像ボリューム３０を受け取る。画像ボリューム３０は、ボリューム医用画像データを備え、ボリューム医用画像データセットと呼ばれ得る。画像ボリューム３０は、被検体の３Ｄ領域に対応しており、構造の表面の少なくとも一部を表す。

画像ボリューム３０は、平滑化されていない超音波データを備えていると見なされ得る。画像ボリューム３０は、例えば、超音波走査取得段階から得られたデータなど、最初に利用可能なデータとすることができる。いくつかの状況では、最初に利用可能なデータが取得段階で実施される、ある程度の平滑化を有することもある。

本実施形態では、画像ボリューム３０は、超音波診断装置２とプローブ４とを用いて取得された患者の超音波走査から得られたボリューム画像データを備える。走査される患者の領域は患者の子宮であり、また画像は、胎児の表面の少なくとも一部、特に、胎児の顔を表している。

本実施形態では、ボリューム医用画像データは超音波データを備えているが、ボリューム画像データは、任意の適切な医用撮像装置を用いて取得することができ、例えば、ＣＴ、ＭＲ、ＰＥＴ、またはＳＰＥＣＴデータを備えることができる。

実施形態では、画像ボリューム３０は、例えば、患者の頭部、胸部、または腹部など、患者の任意の３Ｄ領域を表すことができる。画像ボリューム３０は、撮像され得る任意の適切な解剖学的構造を表すことができる。例えば、一実施形態では、３Ｄ領域は患者の胸部であり、撮像される構造は心臓である。

画像ボリューム３０は、複数のボクセルを備え、各ボクセルは、画像ボリューム３０の３次元空間に関連付けられた位置と、関連付けられた強度を有する。

段階３２で、平滑化回路１４が、画像ボリューム３０に対して特徴保存フィルタを適用して、部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４を生成する。特徴保存フィルタは、高い強度勾配を保存するフィルタとすることができる。本実施形態では、特徴保存フィルタは、バイラテラルフィルタ（例えば、ＴｏｍａｓｉおよびＭａｎｄｕｃｈｉによる「Ｂｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ Ｇｒａｙ ａｎｄ Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅｓ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ（コンピュータビジョン）に関する１９８８年ＩＥＥＥ国際会議の会議録、インド国ボンベイを参照のこと）である。他の実施形態では、特徴保存フィルタは、標準の異方性拡散（Ｐｅｒｏｎａ Ｍａｌｉｋ）フィルタ（例えば、ＰｅｒｏｎａおよびＭａｌｉｋによる「Ｓｃａｌｅ−Ｓｐａｃｅ ａｎｄ Ｅｄｇｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、１２巻、Ｎｏ．７、１９９０年７月を参照のこと）である。

いくつかの代替の実施形態では、等方性および対称フィルタ（例えば、ガウシアンフィルタ）が、段階３２における特徴保存フィルタの代わりに使用され得る。

本実施形態で使用されるバイラテラルフィルタは、一般的な異方性拡散の特別な場合であると見なされ得るが、それは、別の方法で（通常、１回の反復と、大きなカーネル半径とを用いて）適用され得る。バイラテラルフィルタは、（範囲成分として知られた）強度値の別個のガウス関数によりそのカーネル係数が調整された標準のガウシアンフィルタと同様に働くことができる。Ｐｅｒｏｎａ Ｍａｌｉｋ異方性拡散は、勾配の関数に基づいて平滑化を実施する。Ｐｅｒｏｎａ Ｍａｌｉｋ異方性拡散では、高い勾配のエリア（エッジ）は、低い勾配のエリアよりも少ない平滑化が適用される。

バイラテラルフィルタは、各ボクセルの強度値を、近傍のボクセルの強度値の関数と置き換えることにより、ボリューム画像データを平滑化し、その関数は、各近傍のボクセルの位置と、各近傍のボクセルの強度値および考慮中のボクセルの強度値の間の類似度とを共に考慮に入れる。

本実施形態では、平滑化回路１４は、段階３６で使用するために、部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４をレンダリング回路１５に渡す。代替の実施形態では、平滑化回路１４は、部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４に対してさらなる平滑化段階３５を行う。このような一実施形態では（図２では点線で示されている）さらなる段階３５が、段階３４と段階３６との間に加えられる。

段階３５で、曲率ベースの平滑化フィルタが、部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４に適用される。曲率ベースの平滑化フィルタは、特徴保存平滑化フィルタである。曲率ベースの平滑化フィルタは、領域の境界を保存しながら、画像データの領域を平滑化する。

本実施形態では、曲率ベースの平滑化フィルタは、Ｈｏｓｓａｉｎ Ｍｏｌｌｅｒフィルタ（例えば、ＨｏｓｓａｉｎおよびＭｏｌｌｅｒによる「Ｅｄｇｅ Ａｗａｒｅ Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｆｏｒ ３Ｄ Ｓｃａｌａｒ Ｄａｔａ」、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ、第６号、１１月／１２月（２０１０年１６巻）、１３７６〜１３８５頁を参照のこと）である。

Ｈｏｓｓａｉｎ Ｍｏｌｌｅｒフィルタは、１組の基底ベクトル（主曲率方向ベクトルと法線ベクトルの両方）により規定される３つの直交方向で異なる程度の平滑化を実施する非線形拡散の偏微分方程式により記述され得る。実際の主曲率方向（形状作用素の固有ベクトル）が、明示的に計算される必要はないはずである。いくつかの場合に、関連するスカラー量の固有値が使用されることがあるに過ぎない。

曲率ベースの平滑化フィルタは、更新された、部分的にノイズが除去された画像ボリュームを生成する。平滑化回路１４は、段階３６で使用するために、更新された、部分的にノイズが除去された画像ボリュームを、レンダリング回路１５に渡す。他の実施形態では、曲率ベースの平滑化フィルタに代えて、またはそれに加えて、異なる平滑化フィルタが段階３５で使用され得る。例えば、段階３５で、任意の適切な特徴保存フィルタが使用され得る。いくつかの実施形態では、段階３５の曲率ベースの平滑化フィルタは、レベルセット法（ＬＳＭ）平滑化フィルタとすることができる。段階３５のフィルタは、第２のフィルタと呼ぶことができる。

段階３２の最初の特徴保存フィルタに加えて、段階３５の第２のフィルタが使用可能であるとき、段階３５の第２のフィルタは、入力データの特徴保存平滑化の大部分を提供することができ、段階３２の最初の特徴保存フィルタは、平滑化に対する寄与は少なくなり得る。段階３２の最初の特徴保存フィルタは、段階３５の曲率ベースの平滑化フィルタに対して、より平滑な１組の初期条件を提供するように働くことができる。段階３５の曲率ベースの平滑化フィルタは、安定性および効率のために、比較的平滑なデータセット曲率が必要になり得る。曲率ベースの平滑化フィルタは、段階３２の最初の特徴保存フィルタにより平滑化されたデータが提供されたとき、画像ボリューム３０が直接提供された場合よりも、より安定性があり、効率的になり得る。

段階３６で、レンダリング回路１５は、部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４を受け取る、または段階３５が実施される実施形態では、更新された、部分的にノイズが除去された画像ボリュームを受け取る。部分的にノイズが除去された画像ボリューム３４、または更新された、部分的にノイズが除去された画像ボリュームは、平滑化された医用画像データセットと呼ばれ得る。

レンダリング回路１５は、以下で述べるように、平滑化された医用画像データセットに対してレイキャスティングプロセスを実施する。

段階３６のレイキャスティングプロセスにおける第１の段階として、レンダリング回路１５は、ピクセルの２次元配列を規定する。ピクセルの配列は、主表示画面６上に表示するように画像を形成するのに適したサイズである。

段階３６のレイキャスティングプロセスにおける第２の段階として、レンダリング回路１５は、平滑化された医用画像データセットにより表される３Ｄボリュームに対するカメラ位置を規定する。カメラ位置は、平滑化された医用画像データセットにより表されるボリュームの境界の外側である。

段階３６のレイキャスティングプロセスにおける第３の段階として、レンダリング回路１５は、平滑化された医用画像データセットにより表されたボリュームの中に、カメラ位置（光源）から光線を投じる。ピクセル配列における各ピクセルに対して１つの光線が投じられる。

ここで、光線の方向は、カメラ位置と、ピクセル配列におけるピクセルの位置に依存する。本実施形態においては、光源等の位置に特に限定はない。従って、大域照明（グローバルイルミネーション法）、局所照明（遠近投影法、平行投影法等）のいずれも適用可能である。

平滑化された医用画像データセットにより表されたボリュームの中に入ると、光線は、いくつかのサンプリング点で、平滑化された医用画像データセットにより表されたボリュームをサンプリングする。各サンプリング点は、平滑化された医用画像データセットのボクセルの位置と一致することも、一致しないこともあり得る。サンプリング点がボクセルの位置と一致する場合、光線は、そのボクセルにおける強度値を決定する。サンプリング点がその位置と一致しない場合、光線は、近傍のボクセルの強度値から強度値を補間することにより、サンプリング点における強度値を決定する。

光線が、撮像された構造の表面に達したことをその強度値が示すサンプリング点に達したとき光線は終了し、またレンダリング回路１５は、そのサンプリング点（光線終了点と呼ばれ得る）の位置と強度値とを記録する。

光線終了点の位置は、撮像された構造の表面を表す等値面（isosurface）を形成すると見なされ得る。本実施形態では、撮像された構造の表面は、胎児の顔を備える。

段階３６のレイキャスティングプロセスにおける第４の段階として、レンダリング回路１５は、２Ｄにレンダリングされたデータセットを、記録された光線終了点の位置と強度値とを使用してレンダリングする。２Ｄにレンダリングされたデータセットは、各ピクセルにカラー値を割り当てることによりレンダリングされる。カラー値は、例えば、ＲＧＢまたはＨＳＬカラー値を備えることができる。

本実施形態では、レンダリングは、１つまたは複数のライティング位置からの照明をシミュレートするために、進んだライティング技法が使用されるグローバルイルミネーションレンダリングを備える。

各光線に対して、曲率回路１６は、光線終了点における曲率値を計算する。本実施形態では、曲率回路１６は、平滑化された医用画像データセットに基づいて曲率値を計算する。また、曲率回路は、ボリューム医用画像データセットに基づいて、またはボリューム医用画像データセットおよび平滑化された医用画像データセットの組合せに対して、構造物の表面上の複数の位置において、曲率値を計算する。

光線終了点は、撮像された構造を表す等値面と交差する点であると表現され得る。曲率は、例えば、３次元における法線ベクトルの変化など、法線ベクトルの変化を表すことができる。各光線終了点に対して、光線終了点の付近の領域（例えば、平滑化された医用画像データセットの領域）がサンプリングされて、その点における等値面の勾配および二階微分（例えば、Ｈｅｓｓｉａｎ）を得ることができる。勾配および二階微分が次いで使用されて、その点における曲率が導かれ得る。

概して、ある点における曲率は、２つの主平面における曲率を備えることができ、そのそれぞれは、その点の表面の勾配に対して直角である。２つの主平面は互いに直交する。

本実施形態では、曲率回路１６は、光線終了点における最小の主曲率を計算する。曲率回路１６は、主平面のそれぞれにおける曲率を計算し、より負の曲率値を選択する。そのプロセスは、表面にある谷もしくはしわ部（高い負の曲率の領域）を見出すことを目指している。

他の実施形態では、最小の主曲率に代えて、またはそれに加えて、最大の主曲率が使用される。最大の主曲率を使用することは、表面にある隆起部（高い正曲率の領域）を見出すことを目指している。

さらなる実施形態では、例えば、平均曲率またはガウス曲率など、各光線終了点に対して、任意の適切な曲率値が決定され得る。

本実施形態では、曲率回路１６は、各光線に対して単一の位置における曲率を決定する。曲率回路１６は、光線が（光線終了点で）当たる最初の表面の曲率を決定する。他の実施形態では、曲率は、光線に沿った複数の点で計算され得る。例えば、曲率は、あらゆるサンプリング点に対して計算され得る。曲率値は、光線に沿って積分され得る。曲率値は、光線に沿った各サンプリング点における色を調整するために使用され、調整された色は、光線に沿って積分され得る。

本実施形態では、曲率回路１６は、レンダリング回路１５が各光線終了点に対してカラー値を決定したのと同じ段階で、各光線終了点の曲率を計算する。他の実施形態では、曲率は、プロセス中の別の段階で計算され得る。いくつかの実施形態では、レンダリング回路１５および曲率回路１６は、１つの回路に組み合わされる。

本実施形態では、各光線がどこで終了するかを求めるために、強度値を使用することによって、レイキャスティングプロセスの一部として、構造の表面における位置が求められる。他の実施形態では、構造の表面を表す等値面は、段階３６が実施される前に任意の適切な方法を用いて求められる。このような実施形態では、段階３６のレイキャスティングプロセスは、各光線が、前に求められた等値面とどこで交差するかを求めることにより、構造の表面上の位置を決定することができる。

段階３８で、レンダリング回路１５は、２Ｄにレンダリングされたデータセット（それは、関連付けられた位置および色をそれぞれが有する複数のピクセルを備える）を２Ｄバッファに記憶する。段階４０で、レンダリング回路１５は、２Ｄバッファに記憶された２Ｄにレンダリングされたデータセットに、エッジ保存平滑化フィルタを適用する。本実施形態では、エッジ保存平滑化フィルタは、異方性拡散平滑化を実施する。他の実施形態では、任意の適切なエッジ保存平滑化フィルタが使用され得る。他の実施形態では、段階４０は、除外される（２次元画像データセットに対して平滑化が行われない）。

段階４２で、曲率回路１６は、２Ｄ曲率データセットを２Ｄ曲率バッファに記憶する。

２Ｄ曲率データは、曲率メトリックの浮動小数点データを備えることができる。本実施形態では、曲率メトリックは、最小の主曲率（２つの直交する主曲率メトリックのうちのより負のもの）である。本実施形態では、曲率メトリックに対する値は、大部分が負であるが、いくつかの場所では正であり得る。最小の主曲率メトリックは、谷強調のために使用され得る。

代替の実施形態では、曲率メトリックは、例えば、ガウス曲率などの別のメトリックである。２Ｄ曲率バッファは、浮動小数点形式で（段階３６で曲率回路１６により求められた）生の曲率メトリックデータを記憶する。生の曲率メトリックデータは、任意選択で、段階４４で平滑化され得る。

段階４４で、エッジ保存平滑化フィルタが曲率データに適用される。本実施形態では、曲率データに適用されるエッジ保存平滑化フィルタは、異方性拡散を備える。異方性拡散は、曲率データにおけるエッジを保存することができる。他の実施形態では、任意のエッジ保存平滑化法が使用され得る。

いくつかの実施形態では、段階４４のエッジ保存平滑化フィルタが、２Ｄ曲率バッファ中の１組の曲率データに適用された後、段階４４で平滑化された曲率データに対して、さらなる平滑化プロセス（図示せず）が適用される。例えば、一実施形態では、段階４４の異方性拡散により生成されたいずれかの粗い、鋭利な、またはピクセル化されたエッジを改良するために、段階４４の後に、ガウス平滑化プロセスが使用される。

本実施形態のこの説明では、図２のプロセスの段階４２および４４は、段階３８および４０の後に述べられている。しかし、実施形態では、段階４２および４４は、段階３８および４０の後に、段階３８および４０と同時に、または段階３８および４０の前に行うことができる。段階３８、４０、４２、および４４は、段階３６の一部と同時に行うこともできる。

段階４６で、シェーディング付加回路１７は、２Ｄにレンダリングされたデータセット（この実施形態では、平滑化が行われている）と、２Ｄ曲率データセット（これも平滑化されている）とを合成することにより、最終的な２Ｄデータセットを作成する。段階４６は、遅延シェーディング段階と呼ばれ得る。

各ピクセルに対して、シェーディング付加回路１７は、平滑化された、２Ｄにレンダリングされたデータセットからのそのピクセルに対するカラー値を、平滑化された曲率データセットからのそのピクセルに対する曲率値により調整する。本実施形態では、色は、各ＲＧＢチャネルが同じ割合（この実施形態では、同じパーセンテージ）で調整されるように調整される。

各ＲＧＢチャネルに対する値は、特定の点における曲率メトリックが負または正の値を有するかどうかに応じて低減または増加され得る。谷領域では、曲率メトリックは負となり、ＲＧＢ値のそれぞれは減少する結果となる。

ここで、式中、Ｒ_in、Ｇ_in、およびＢ_inは、平滑化された、２Ｄにレンダリングされたデータセットからのカラー値であり、ｃは平滑化された２Ｄ曲率データセットからの曲率メトリック値であり、ｍは一定な乗算ファクタであり、かつＲ_out、Ｇ_out、およびＢ_outは、段階４６から得られた修正されたカラー値である。

代替の実施形態では、乗算値ｍは、チャネルに依存することができる。さらなる実施形態では、カラー調整は、別の色空間（例えば、ＨＳＶまたはＨＳＬ）で計算され得る。いくつかの実施形態では、シェーディング付加回路１７は、平滑化された２Ｄ曲率データセットにおける所与のピクセルに対する曲率値を使用して、変換関数テクスチャを参照し、直接最終的な色を求めることができる。他の実施形態では、シェーディング付加回路１７は、上記で述べた合成演算において、ダイレクトカラー用にカラーテーブルを参照する、またはチャネル依存の重み付けを設定することができる。

表示制御回路１８は、主表示画面６上に最終的な２Ｄデータセットを表示する。代替の実施形態では、最終的な２Ｄデータセットに対して、それが表示される前に、最終的な平滑化が行われる。

本実施形態では、所与の曲率メトリック（本実施形態では、最小の主曲率）に対して、２Ｄ曲率データが、正と負の両方の小さな浮動小数点値として曲率バッファに記憶される。他の実施形態では、曲率データを記憶する任意の適切な方法が使用され得る。上記の実施形態のように、２Ｄにレンダリングされたデータセットを用いて合成された曲率データは、平滑化された曲率データであり得る。

上記の実施形態では、２Ｄにレンダリングされたデータセットは、各ピクセルに対してカラー値を備える。いくつかの実施形態では、カラー値は、例えば、最終的な２Ｄデータセットが白黒で表示される場合、グレースケール値とすることができる。カラー値は、従来の３Ｄ超音波表示に対して、セピア色調とすることができる。

図３ａおよび図３ｂは、図３の方法を、グローバルイルミネーション「ベビーフェース」レンダリングに適用した結果を示している。画像３ａは、高度のボリューム平滑化を用いてレンダリングするグローバルイルミネーションを使用して生成された画像の線で描かれた図である。画像３ｂは、図３ａで示された画像を生成するために使用されたものと同じ平滑化およびレンダリング段階を使用するが、図２の方法を加えて生成されたさらなる画像の線で描かれた図である。

細部と平滑化との間の良好なバランスを得ることは、グローバルイルミネーションなどの現実感のあるレンダリング方法では特に重要であり得る。

シェーディングを調整するために曲率データを使用することにより、顔のしわ部などの高い負の曲率のエリアは、グローバルイルミネーションレンダリングが、図２のプロセスを使用せずに行われたときよりも大きな強度でシェーディングされ得る。本実施形態では、段階４６の遅延シェーディングは、最小の主曲率値を使用する。最小の主曲率に対する大きな負の値は谷領域を強調する。最小の主曲率に対する正の値はまた、高い領域と谷部との間のコントラストを提供する微妙なシェーディング効果を提供する。任意選択で、厳密に負の最小の主曲率値が指定され得るが、それは、より平坦な結果になり得る。代替の実施形態では、最大の主曲率値が使用され得る。最大の主曲率値を使用することは、隆起部領域を強調することができる。

曲率値をカラー値と合成することにより、高い曲率エリアの輪郭を描くことに類似した効果が達成され得る。高い負の曲率を有する領域は、黒の方向にシェーディングされ得る。

本実施形態では、色を曲率値に割り当てる明示的なマッピング段階がない。他の実施形態では、色は、例えば、カラーテーブルを用いることによって、曲率値に明示的にマップされ得る。曲率乗算定数は、ＲＧＢチャネルを調整するために使用される。高い負の曲率の領域は、各ＲＧＢカラーチャネルに対する曲率調整定数が同一である場合、黒の方向にシェーディングされることになる。

段階３６のレンダリングプロセスの後まで、曲率ベースのシェーディングを遅延させることは、性能を向上させることができる。例えば、レンダリングプロセスの後まで、曲率ベースのシェーディングを遅延させることは、例えば、３次元ボリュームに対してではなく２次元データセットにシェーディングを適用することにより、レンダリング時にシェーディングを適用することと比較して必要な計算資源が低減され得る。

曲率ベースのシェーディングをレンダリングプロセスの後まで遅延させることは、シェーディングを行う前に曲率データの平滑化を可能にする。曲率データの平滑化は、ボリューム平滑化段階（例えば、段階３４）からのシェーディング残留ノイズの結果として生成され得るアーティファクトを低減する、または除去することができる。遅延された曲率ベースのシェーディングは、単一の等値面が表示される（例えば、超音波）データセットに適用可能であり得る。

曲率データに基づく遅延シェーディングを使用することにより、最初の平滑化段階（例えば、段階３４で）の後に失われる可能性のある出力画像のいくつかのエリアにおける細部（例えば、顔の特徴）を強調させることが可能になり得る。概して、細部を強調することは、ノイズも強調される場合には、困難になるおそれがある。超音波データは、他の医用撮像モダリティと比べて、特にノイズが多い可能性がある。また、上記で述べた諸実施形態の方法は、シェーディングにより細部を強調するが、ノイズから派生するシェーディングアーティファクトを最小化することができる。

曲率−シェーディングはそれ自体ノイズを高めるので、最初のボリューム平滑化段階は、細部とノイズとの間のバランスを達成するために、曲率−シェーディングと組み合わせて使用され得る。画像ボリュームは、特徴保存フィルタを用いて、または特徴保存フィルタの組合せを用いて最初に平滑化され得る。いくつかの実施形態では、最初のボリューム平滑化は、特徴保存フィルタリング（段階３４）と曲率ベースの平滑化との組合せを備える。他の実施形態では、代替の平滑化方法が、最初の平滑化段階で使用され得る。最初の曲率ベースの平滑化で使用される曲率尺度は、段階３６で実行される曲率の計算に対するさらなる計算とすることができ、段階４２でその結果を記憶する。

いくつかの実施形態では、図２の方法は、画像ボリュームが取り込まれると、実時間で、またはほぼ実時間で実施され得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、表示する前にシェーディングを画像に加えるかどうかを選択することができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、表示する前に、どれだけ多くのシェーディングを画像に加えるかを選択することができる。

オフラインの実施形態として述べることのできる他の実施形態では、図２の方法は、記憶されたデータに対して実施され得る。例えば、ユーザは、図２のプロセスを使用して、記憶されたボリュームデータを操作し、所望の結果を達成することができる。

曲率を用いて特徴を強調するために遅延シェーディングを用いることは、美的に満足する結果を生成することができる。美的に満足する結果を生成することは、胎児を撮像する場合に特に適切なものであり得る。図２を参照して述べた実施形態は、胎児の顔の撮像について述べているが、図２の方法はまた、例えば、足もしくは手など、胎児の他の部分に対しても実施され得る。例えば、胎児の手をレンダリングするときに遅延シェーディングを使用することは、指を良好に識別できるようにする。

いくつかの実施形態では、遅延シェーディングを使用することは、遅延シェーディングを使用せずにレンダリングされた対応する画像よりも解釈するのが容易な画像を生成することができる。例えば、一実施形態では、遅延シェーディングは、例えば、心臓弁の構造など、心臓の特徴を強調するために使用される。遅延シェーディングは、最初の平滑化により失われている細部を回復させるために使用され得る。

いくつかの実施形態は、ノイズから派生するアーティファクトを最小化しながら、曲率尺度を用いて、細部の強調を行うための医用撮像法を提供し、方法は、最初の特徴保存ボリュームの平滑化と、光線終了時におけるレンダラでの曲率計算と、曲率データを後で平滑化するためにバッファに記憶することと、ノイズから派生するシェーディングアーティファクトを最小化するためにシェーディング前に曲率データを平滑化することと、平滑化された曲率データを用いた遅延シェーディング段階（ポストレンダリング）とを備える。

いくつかの実施形態は、医用撮像方法を提供し、方法は、被検体の３Ｄ領域に対応する第１の医用画像に含まれる構造の表面の複数位置の曲率を計算する曲率計算段階と、前記第１の医用画像に含まれる構造の表面の少なくとも一部における前記曲率に従って平滑化を行うことにより第２の医用画像を生成する平滑化段階と、構造の前記含まれた表面に対応する前記第２の医用画像にシェーディングを加えるシェーディング段階とを含む。

前記複数位置は、前記第１の医用画像に含まれる前記構造の周囲に設定された開始点に基づき、構造の前記表面に対する複数の光線の入射点とすることができる。曲率計算段階は、ターゲット画像として、前記第１の医用画像を取ることにより、前記曲率の計算を実施することを備えることができ、少なくとも前記構造の表面は、所定の平滑化プロセスによりすでに平滑化されている。前記構造は、前記被検体の胎児の頭部の少なくとも一部を含むことができる。方法は、前記シェーディング段階から得られた前記シェーディングされた第２の医用画像を、所定の表示画面上に表示させる表示制御段階をさらに備えることができる。

また、本実施形態に係る超音波診断装置及び医用画像処理装置は、次の変形例に係る構成を採用することも可能である。

変形例に係る超音波診断装置及び医用画像処理装置は、被検体の３Ｄ領域に対応するボリューム医用画像データセットを受け取り、かつボリューム医用画像データセットを平滑化して、平滑化された医用画像データセットを生成する平滑化回路であって、構造の表面の少なくとも一部が、ボリューム医用画像データセットで、かつ平滑化された医用画像データセットで表される、平滑化回路と、平滑化された医用画像データセットから、２Ｄにレンダリングされたデータセットを作成するレンダリング回路と、構造の表面の少なくとも一部上の複数位置のそれぞれにおける各曲率を計算し、かつ計算された曲率を平滑化して、平滑化され、計算された曲率を取得する曲率計算回路と、平滑化され、計算された曲率に応じて、２Ｄにレンダリングされたデータセットにシェーディングを加えるシェーディング付加回路とを備える。

また、他の変形例に係る超音波診断装置及び医用画像処理装置は、被検体の３Ｄ領域に対応するボリューム医用画像データセットを受け取ることと、ボリューム医用画像データセットを平滑化して、平滑化された医用画像データセットを生成することと、ここにおいて、構造の表面の少なくとも一部が、ボリューム医用画像データセットで、かつ平滑化された医用画像データセットで表される、平滑化された医用画像データセットから２Ｄにレンダリングされたデータセットを作成することと、構造の表面の少なくとも一部上の複数位置のそれぞれにおける各曲率を計算することと、計算された曲率を平滑化して、平滑化され、計算された曲率を取得することと、平滑化され、計算された曲率に応じて、２Ｄにレンダリングされたデータセットにシェーディングを加えることとを備える。

いくつかの実施形態が述べられてきたが、これらの実施形態は、例示的なものとして提示されているに過ぎず、本発明の範囲を限定することは意図されていない。実際に、本明細書で述べられた新規の方法およびシステムは、様々な他の形態で実施され得る。さらに、本明細書で述べられた方法およびシステムの形態における様々な除外、置き換え、および変更は、本発明の趣旨から逸脱することなく行うことができる。添付の特許請求の範囲およびその均等な形態は、このような形態および変更を本発明の範囲に含まれるものとして包含するように意図されている。

２…超音波診断装置、４…トランスデューサプローブ（超音波プローブ）、６…メインディスプレイ画面、８…制御画面、１０…スキャナコンソール、１２…処理装置、１４…平滑化回路、１５…レンダリング回路、１６…曲率回路、１７…シェーディング付加回路、１８…表示制御回路、２０…データストア。

Claims (18)

1. 被検体の少なくとも一部を超音波走査して得られる第１のボリュームデータに対し平滑化処理を実行して第２のボリュームデータを生成し、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における複数位置において曲率を計算し、前記複数位置における曲率を平滑化する計算手段と、
   前記第２のボリュームデータを用いたレンダリング処理により第１の画像を生成し、前記第１の画像と前記平滑化された曲率とを用いたシェーディング処理を実行し、第２の画像を生成する画像生成手段と、
   を具備することを特徴とする超音波診断装置。
2. 前記計算手段は、エッジ保存平滑化プロセスを用いて、前記複数位置における曲率を平滑化することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
3. 前記計算手段は、曲率ベースの平滑化プロセスおよび特徴保存平滑化プロセスの少なくとも一方を用いて、前記第１のボリュームデータに対し平滑化処理を実行することを特徴とする請求項１又は２記載の超音波診断装置。
4. 前記計算手段は、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面に対する複数の光線の入射点を前記複数位置として前記曲率を計算することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
5. 前記被検体の少なくとも一部は、胎児の頭部、胎児の足、及び胎児の手の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
6. 前記画像生成手段は、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における谷または隆起部の少なくとも一方を強調するように前記シェーディング処理を実行することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
7. 前記第２の画像を表示する表示手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
8. 前記計算手段は、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における複数位置において、三次元としての前記曲率を計算することを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
9. 前記計算手段は、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における複数位置において、法線ベクトルの変化に基づいて前記曲率を計算すること特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
10. 前記計算手段は、前記曲率の計算において最小の主曲率を取得し、
    前記画像生成手段は、前記最小の主曲率に基づいて前記シェーディング処理を実行すること、
    を特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
11. 前記計算手段は、前記曲率の計算において最大の主曲率を取得し、
    前記画像生成手段は、前記最大の主曲率に基づいて前記シェーディング処理を実行すること、
    を特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
12. 前記計算手段は、前記曲率の計算において、最小の主曲率、最大の主曲率、平均曲率、ガウス曲率のうちの少なくとも１つを取得することを特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
13. 前記計算手段は、前記被検体の少なくとも一部の構造の表面において、その少なくとも一部を平滑化するように、前記第１のボリュームデータに対する平滑化処理を実行することを特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
14. 前記画像生成手段は、前記シェーディング処理において、前記第１の画像のピクセルに対する平滑化と、前記曲率と前記ピクセルのカラー値又はグレースケール値の少なくとも一方とを合成する合成処理と、を実行することを特徴とする請求項１乃至１３のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
15. 前記画像生成手段は、グローバルイルミネーションを用いて、前記レンダリング処理を実行することを特徴とする請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
16. 被検体の少なくとも一部を医用画像診断装置で撮影することで得られる第１のボリュームデータに対し、平滑化処理を実行して第２のボリュームデータを生成し、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における複数位置において曲率を計算し、前記複数位置における曲率を平滑化する計算手段と、
    前記第２のボリュームデータを用いたレンダリング処理により第１の画像を生成し、前記第１の画像と前記平滑化された曲率とを用いたシェーディング処理を実行し、第２の画像を生成する画像生成手段と、
    を具備することを特徴とする医用画像処理装置。
17. 前記医用画像処理装置は、超音波診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置、磁気共鳴イメージング装置、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ、Ｘ線診断装置のうちのいずれかであることを特徴とする請求項１６記載の医用画像処理装置。
18. コンピュータに、
    被検体の少なくとも一部を医用画像診断装置で撮影することで得られる第１のボリュームデータに対し、平滑化処理を実行して第２のボリュームデータを生成させ、前記第１のボリュームデータ又は前記第２のボリュームデータの表面上における複数位置において曲率を計算させ、前記複数位置における曲率を平滑化させる計算機能と、
    前記第２のボリュームデータを用いたレンダリング処理により第１の画像を生成させ、前記第１の画像と前記平滑化された曲率とを用いたシェーディング処理を実行させ、第２の画像を生成させる画像生成機能と、
    を実現させることを特徴とする医用画像処理プログラム。