JP7240405B2 - 超音波画像から解剖学的測定値を取得するための装置及び方法 - Google Patents

超音波画像から解剖学的測定値を取得するための装置及び方法 Download PDF

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Description

本発明は、超音波画像から解剖学的測定値を取得するための方法及び装置に関する。
超音波画像は、内部の解剖学的構造の健康状態と特性を検査するために広く使用されている。たとえば、心臓、腎臓、肺の検査に使用できる。そのような検査の一部として、臨床像の構築を支援するために、検査される構造の測定を行うことがしばしば必要である。
一例として、超音波画像診断は、妊娠中に日常的に使用されて、例えば、胎児の構造異常を検出するために、母親の子宮内の胎児の発育を評価する。臨床医が胎児の必要な各ビューの画像を取得する従来の方法は、所望される解剖学的方向が2D撮像プローブの平面にあるまで、母親の腹部と音響接触しながら超音波プローブを操作することである。このようなプロシージャで複数のビューを生成する場合、これらのビューの取得と分析には高度なスキルが必要であるため(たとえば、胎児の心エコー検査は非常にオペレータに依存するため)、さらに、プロシージャ中に胎児が動いている可能性があり、胎児が動くたびに、臨床医に胎児の向きを変える必要がある。
胎児の発育を分析するために特に興味深いのは、いわゆるバイオメトリ測定であり、これは、予想される許容範囲内で胎児が正しく発育しているかを確認するために使用される。両頭頂径(BPD)、頭囲(HC)、腹囲(AC)、大腿骨長(FL)、頸部半透明(NT)及び頭頂長(CRL)を含む超音波画像で撮影される標準的な測定セットがある。
特定の在胎週数(GA)の参照値に加えて、これらのパラメータを使用して、たとえば妊娠期間(妊娠初期のCRLとBPD)、又はさまざまな異常、例えば身体の部分の間の異常な関係を決定することができる。
異常が検出される場合、追加の診断を早期に処方して、時間内に適切な対策を講じることができる。
超音波スクリーニングを実行するとき、これらの生体測定基準の標準セットが取られる。最先端の超音波システムでは、所定の測定ごとに、検査技師はリストから測定タイプを選択し、固定ワークフローに従って測定を実行する必要がある。測定を選択すると、特定の測定ツール又はテンプレートがアクティブになり、オペレータのマウスクリックが測定を規定するように正しく解釈されることが保証される。たとえば、一部の測定では線を引く必要があり、他の測定では円又は輪郭を描く必要があり、測定ごとに異なるスケールが必要になる場合がある。システムは、ユーザが特定した一連のポイントを正確な形状及びタイプの測定値に適切に変換し、正しくラベル付けして文書化する。
実行する前にオペレータが長いリストから実行する各測定を選択する必要があるため、このワークフローは、時間がかかり、面倒である。
一連の測定順序に従う固定ワークフローを提供することにより、ツール選択の労力と時間の消費を削減する試みがあった。これにより、各測定の前にマウスを何度もクリックする必要がなくなる。しかしながら、それは超音波検査者に非常に制限的であり、彼らの好みに合わないかもしれない。また、与えられた状況で臨床的に適切であるかもしれない追加の測定を実行するための柔軟性を提供しない。
完全に自動化されるプロシージャも提案されており、胎児の超音波画像がスキャンされ、一連の生体測定値が自動的に識別及び記録される。これらは、例えば、超音波画像データのセグメント化に基づいている場合がある。
たとえば「自動OB」と呼ばれる、自動化される胎児生体測定のための1つの分類子ベースアプローチは、Carneiro Gら (2007)の制約付き確率ブースティングツリーを使用した超音波での自動胎児測定(医療画像コンピューティングとコンピュータ支援介入-MICCAI 2007、Lecture Notes in Computer Science、vol.4792. Springer)に記載される。
これらのシステムはワークロードを削減するが、堅牢性に欠けているため、100%の精度を達成することはできない。たとえば、それらは、多くの場合、特定の品質の入力画像を必要とし、又は方法が正しく機能するための方向又は画像が特定の順序で提供される必要がある。これは、それらの信頼性が低いため、装置での使用について定期的な承認を得ることが非常に困難にもなる。
精度と堅牢性を妨げず、超音波検査者に柔軟性を提供する、超音波画像での解剖学的測定を実行する効率を改善する必要性が残っている。
文献WO 2016/042146は、獣医用途で使用するための携帯型超音波スキャン装置を開示している。装置は、キャプチャされる画像の特徴を識別するのを支援するためのものである。ユーザは、キャプチャされる画像内の一般的な機能のタイプと位置を識別し、装置は完全に識別される機能を返す。この機能から、機能に関する生理学的情報を計算できる。
文献US 2016/085328は、タッチスクリーンを使用するときの入力精度の問題を解決することを目的とする超音波診断装置を開示している。タッチスクリーンディスプレイは、対象の超音波画像を表示し、画像に対するユーザのタッチを受け取る。コントローラは、タッチからシードポイントを取得し、続いて対象の形状情報を決定し、これとシードポイントを使用して、ユーザのタッチに対応するタッチポイントを決定する。
文献US 2011/282199は、撮像される対象を表示する表示ユニットと、制御ユニットによって選択される画像の基準位置に基づいて図形テンプレートを生成する制御ユニットとを有する三次元超音波システムを開示している。図形テンプレートは、基準位置に合うように自動的に調整され、その測定値を導出するために使用される。
文献5,588,435は、身体構造の測定に使用するための超音波撮像システムを開示している。ユーザは、測定する身体構造の一般的な幾何学的特徴と、実行する特定の測定値を入力する。システムは、超音波画像の特徴を自動的に識別し、測定値を自動的に計算する。
本発明は、特許請求の範囲によって規定される。
本発明の一態様によれば、超音波画像における解剖学的測定値を取得するためのコンピュータ実装方法であって、
前記超音波画像内の2つ以上のユーザ選択ポイントのセットを表すユーザ入力データを受信するステップと、
前記画像内で、前記ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を識別するステップと、
前記ユーザ選択ポイントのセットの幾何学的特徴を識別するステップと、
測定テンプレートの事前記憶されるセットから前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択するステップと、
前記測定テンプレートを使用して、ユーザ規定ポイントのセットから解剖学的測定値を導出するステップと
を有する、方法が提供される。
測定テンプレートを選択するステップは、好ましくは、測定テンプレートの事前記憶されるセットにアクセスするステップであって、セット内の各測定テンプレートは一つ又はそれより多くの既知の解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられており、前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択するステップを有する。
提案される方法は、画像内でオペレータが選択するポイントのセットから、それらがそれらのポイントによって実行することを意図している特定の測定を自動的に検出することに基づいている。
特に、この方法は、画像内でオペレータが選択したポイントのセットの位置及び幾何学的特徴に基づいて実行されている特定の測定値を自動的に検出することに基づいている。その後、正しい測定ツールを適用できる。これにより、事前に長いリストから手動で測定タイプを選択する必要がなくなり、オペレータの時間と労力を節約できる。
本発明は、測定を規定する特定の一連のポイントを選択する際に超音波検査者の専門家の入力に依拠しているため、完全に自動化される測定方法よりも改善される堅牢性を提供する。しかしながら、オペレータが事前に測定タイプを手動で入力する必要がないことにより、標準的なアプローチよりも改善される効率が提供される。
本発明は、超音波検査者がどの測定をどの順序で行うかを随時決定でき、方法が適切に応答して適切なツールを適用できるため、固定されるワークフローアプローチよりも改善される柔軟性を提供する。
したがって、本発明は、臨床医の主要な専門知識を保持し、臨床の堅牢性を確保すると同時に、単なる事務的な作業を高速化するための自動化を展開し、効率を向上させる。
この方法は、超音波画像を受信又は取得する最初のステップをさらに有することができる。代わりに、画像はすでにローカルでアクセス可能である場合がある。
この方法は、導出される測定値を表す出力データを生成するさらなるステップを含み得る。それから、方法は、通信インターフェースを介して前記出力データを通信するさらなるステップを有することができる。
この方法は、測定値を導出する際に使用される測定テンプレートに従って、測定値にラベル付け又はタグ付けするステップをさらに有する。これにより、照合及び保存されるすべての測定値を識別できるようになる。
ユーザが入力した2つ以上のポイントは、たとえば互いに間隔を置いて配置される別個のポイントである。つまり、それらは個別のポイントである。
この方法は、ユーザ選択ポイントのセットの幾何学的特徴を識別するステップを含む。幾何学的特徴とは、一般に、ポイントのセットによって記述されるジオメトリに関連するプロパティを意味する。ジオメトリは、一般に、例えば、ポイントのセットによって記述されるか、又は規定される点、線、角度、及び/又は図を指す場合がある。
幾何学的特徴を識別するステップは、画像を分析して、ポイントに関する幾何学的特徴、例えばポイントによって具体化又は記述されるジオメトリを検出又は識別するステップを有することができる。
一つ又はそれより多くの例によれば、幾何学的特徴を識別するステップは、ポイントによって記述されるパターン又は線(又は輪郭)に関連する形状情報を識別するステップを含み得る。たとえば、ポイントが直線、曲線又は輪郭を描くか、そのような線が開いているか又は閉じているか、特定の曲率、円弧、又はそのような線の他のパス特徴であるか、ポイントが代わりに幾何学的なパターンを記述するか、ポイントが2つの線の組み合わせ、又はパターンと線の組み合わせ、又は他の任意の組み合わせ、又はそのようなパターンの何れかの形状を記述するかの一つ又はそれより多くを検出するステップである。
一つ又はそれより多くの例によれば、幾何学的特徴を識別するステップは、ポイントの少なくとも一つのサブセットによって記述されるパターン又は線(又は輪郭)の形状特性を識別するステップを含み得る。
例において、幾何学的特徴は、ポイントのセットにおける幾何学的パターンを含み得る。パターンは、例えば、特定の形状の輪郭又は特定の弧又は曲線を規定する線などのポイントによって記述される幾何学的形状又は形態であり得る。
代わりに、幾何学的特徴は、2つ以上のポイントの間の分離など、ポイントの幾何学的特徴を含み得る。 2つ以上のポイントの間の距離は、実行されている測定の識別を可能にし得る。
分離は、例えば、局所的な画像単位、例えばピクセル、又は真の空間単位、又は画像内にキャプチャされる空間領域の単位で測定される距離であり得る。
例では、解剖学的領域を識別するステップは、時系列的に最初に選択されるポイントに対応する解剖学的領域を識別するステップを含み得る。
例において、測定テンプレートの選択は、最初に、識別される解剖学的領域及び幾何学的パターンに関連する測定テンプレートのセットを識別するステップ、及びユーザ入力に基づいてセットの1つを選択するステップを含み得る。この場合の測定テンプレートの選択は完全に自動化されていないが、可能な測定のリスト全体を通じて検索するオペレータの負担を大幅に軽減する。識別されるテンプレートのセットは、通常、たとえば2乃至5の可能性のみを有する。
代わりに、測定テンプレートの選択は、最初に、(上記のように)識別される解剖学的領域及び幾何学的パターンに関連付けられる測定テンプレートのセットを識別し、さらなる画像分析に基づいてセットの1つを選択するステップを含み得る。
例では、解剖学的領域を決定するステップは、超音波画像に対して画像セグメンテーションプロシージャを実行するステップを含み得る。
測定テンプレートの事前記憶されるセットは、データベース、又は特定の例では他のデータ構造に保存することができる。
実施形態の一つ又はそれより多くのセットによれば、方法は、解剖学的領域が画像内に取り込まれた胎児の領域である胎児測定方法であってもよい。したがって、この方法は、例えば胎児スクリーニング中、胎児の測定値を取得するための方法であってよい。しかしながら、本発明の概念は、人間又は動物において、解剖学的領域で実行される測定により広く適用可能である。
一つ又はそれより多くの実施形態のセットによれば、この方法は、生体測定値を取得するための生体測定方法であってよい。バイオメトリクスは、身体の測定と計算の専門用語である。人間の特性に関連するメトリックを指す。
この方法は、例では、胎児の生体測定値を取得するためのものであり、任意で、方法は、両頭頂径、BPD、頭囲、HC、腹囲、AC、大腿骨の長さ、FL、頸部半透明、NT、及び頭頂長さ、CRLの測定値の1つ以上を取得するためのものである。
得られた測定に対してタグ又はラベルが生成される場合、方法は、適用されるラベル又はタグと併せて、得られた測定を記憶するステップをさらに含み得る。
本発明のさらなる態様による例は、コンピュータ上で実行されると、上で概説した例示的な方法の何れかによる方法、又は本開示で説明する例示的な方法を実行するように適合されるコンピュータプログラムコードを有するコンピュータプログラム手段を提供する。
本発明のさらなる態様による例は、超音波画像の解剖学的測定値を得るための画像分析装置であって、前記装置は、
異なる解剖学的測定を実行する際の使用のための予め記憶される測定テンプレートのセットを有するデータベースと、
測定プロセッサであって、
前記超音波画像内のユーザ選択ポイントのセットを表すユーザ入力データを受信し、
前記画像内で、前記ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を識別し、
ユーザ選択ポイントの前記セットの幾何学的特徴を識別し、
測定テンプレートの前記事前記憶されるセットから、前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択し、
前記測定テンプレートを使用して、ユーザ規定ポイントの前記セットから解剖学的測定値を導き出す
ように構成される測定プロセッサと
を有する、画像分析装置を提供する。
予め記憶されるセット内の各測定テンプレートは、好ましくは、一つ又はそれより多くの既知の解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられている。
装置は、例では、超音波画像を受信又は取得するさらなるステップを実行するための手段を含み得る。代わりに、例えば、装置が、画像を取得するために使用される超音波撮像装置の一部である場合、画像はすでに局所的にアクセス可能であってもよい。
測定プロセッサは、導出される測定値を表す出力データを生成するさらなるステップを実行するように適合され得る。次に、プロセッサは、通信インターフェースを介して前記出力データを通信するさらなるステップを実行するように適合され得る。
測定プロセッサは、上で概説した一連のステップを実行するのに適した任意の種類のプロセッサとすることができる。
装置は、超音波画像内のユーザ選択ポイントのセットを入力する際にユーザが使用するためのユーザインターフェース手段をさらに含み得る。ユーザインターフェース手段は、マウス又は他のポインタ装置であり得る。
測定プロセッサは、本開示に記載されるか、又は本出願の任意の請求項に規定される任意の例又は実施形態に従って超音波画像の解剖学的測定値を取得する方法を実行するように構成され得る。
本発明のさらなる態様による例は、超音波撮像装置であって、超音波画像データを取得するための一つ又はそれより多くの超音波撮像プローブと、前記画像データを処理して超音波画像を導出するように構成される画像プロセッサと、導出される超音波画像の解剖学的測定値を取得するように適合される、上記で概説した例の何れか、又は本開示で説明する他の例又は実施形態による画像分析装置とを有する、超音波撮像装置を提供する。
次に、本発明の例を、添付の図面を参照して詳細に説明する。
超音波画像の解剖学的測定の例を示す。 本発明の実施形態による例示的な方法のブロック図を示す。 本発明の実施形態による例示的な超音波撮像装置を示す。 実施形態による例示的な超音波システムを示す。
本発明は、図を参照して説明される。
詳細な説明及び特定の例は、装置、システム、及び方法の例示的な実施形態を示しているが、例示のみを目的としており、本発明の範囲を限定することを意図していないことを理解される。本発明の装置、システム及び方法のこれら及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲、及び添付の図面からよりよく理解されるであろう。図は単なる概略図であり、一定の縮尺で描かれていないことを理解される。また、図面全体を通して、同じ参照番号が同じ又は同様の部分を示すために使用されていることを理解される。
本発明は、関心解剖学的領域を表す捕捉される超音波画像を使用して解剖学的測定を行う方法を提供する。この方法は、画像内でユーザによって選択されるポイントのセットを表すデータを受け取るステップと、ユーザが実行しようとしている特定の解剖学的測定タイプをポイントから解釈するステップとを有する。特に、ポイントは、ポイントのパターン又は他の幾何学的特徴を識別するために処理され、画像内の少なくとも1つのポイントの位置も識別される。これらの2つの特性は、オペレータが実行している測定をポイントのセットから識別するために使用される。測定値が特定されると、適切な測定テンプレートが選択され、ポイントのセットから解剖学的測定値が導き出されるように適用される。
最先端の装置で測定を行うプロセスには、リストから取得する測定(通常は非常に長い)を選択し、次に、寸法又は幾何学的に測定を規定又は記述する、キャプチャされる超音波画像内のさまざまなポイントを選択する。これには、たとえば、線測定の終点、又は輪郭の周囲のポイントの選択が含まれる。選択した測定タイプに対応する測定テンプレートが適用され、それらから測定値を導き出すために選択したポイントを適切に解釈する。
本発明の特に有用な用途の1つの分野は、胎児超音波スクリーニングの分野である。このプロセスでは、胎児の特徴的な生体測定値をいくつか取得して、胎児の発育を確認及び監視できるようにする必要がある。
図1は、いくつかの胎児生体測定の例を示している。図1(a)は、胎児の長さに沿った線形延長を有する頭頂長さ(CRL)測定を示している。測定は、ユーザが2つのポイント(十字で示される)を選択することで行われ、CRL測定テンプレートによって線の端点として解釈される。次に、CRL測定テンプレートは、CRL測定を決定し、2つの選択されるポイント間を結ぶ線の長さとして決定します。
図1(b)は、両頭頂径(BPD)測定(水平線)と後頭前頭径(OFD)測定(垂直線)を示している。これらの各測定は、それぞれの測定テンプレートによって線の終点として解釈される2つのポイントを選択することによって、ユーザによっても実行される。
図1(c)は腹囲(AC)測定を示している。この測定は、腹部周囲の少なくとも3つのポイントを選択することによって実行される。測定テンプレートは、これらを閉じた輪郭上のポイントとして解釈し、すべてのポイントを通って延在する輪郭を補間する。輪郭の長さが導出され、この長さがAC測定を提供する。
図1(d)は、大腿骨の長さ(FL)の測定を示している。この場合も、オペレータが2つのポイントを選択することを含み、これは、測定テンプレートによって、大腿骨の長さを規定する線の終点として解釈される。
この方法は、各測定を行う前に適用される測定テンプレートを手動で選択する負担を超音波検査者が解放することにより、キャプチャされる超音波画像で解剖学的測定を行う際の効率を向上させる。
次に、本発明の実施形態による例示的な方法を、図2のブロック図を参照して説明する。
最初のステップ20(「rec.points」)では、超音波画像内でユーザによって選択される(少なくとも2つの)ポイントのセットを表すユーザ入力データが受信される。これらは、ユーザがマウス又は他のポインタ装置を使用して画像内の関連するポイントをクリックすることで選択できる。特に、ユーザはマウスクリックを使用して(実行中の測定を選択せずに)生体測定の測定を開始するだけでよい。上記のように、測定に応じて、これはたとえば2回のクリック(線、距離、又は直径の測定の場合)又は数回のクリック(たとえば、円周又は輪郭の描写の場合)である。
ポイントを選択するこのプロセスは、例えば、本方法が始まる前に、コンピュータ(モバイルコンピューティング装置など)又は画像処理装置上で実行することができる。本発明は、ポイントを規定する、又はポイントを受け取る特定の入力方法に限定されない。たとえば、「マウスクリック」は上記で言及されているが、これは単なる例である。たとえば、心臓のトポグラフィーを分析するためにドップラー記録、又はスクロールインタラクションのような、画像と対話する他の対話方式も可能である。
例において、方法は、超音波画像を受信する追加の初期ステップを含み得る。これは、いくつかの例では、一つ又はそれより多くの超音波トランスデューサプローブから超音波画像データを受け取り、このデータを処理して画像を導出するステップを有することができる。代わりに、それは、例えば画像プロセッサから、又は画像が保存されているメモリやその他のソースから、既にレンダリングされる画像を受け取ることを含み得る。
ユーザが選択したポイントのセットを表すデータを受け取った後、第2のステップ22(「img領域」)は、ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を超音波画像内で識別するステップを有する。ポイントの1つだけ、例えば最初のポイントだけ、又は複数のポイント、たとえば後続のポイントに加えて最初のポイントに対応する解剖学的領域が識別される場合がある。領域は、例えば、ユーザ選択ポイントのセット(の一部又は全部)によって輪郭を描かれるか、又は境界が定められた領域であり得る。例えば、ポイントは特定の形状又は体積の空間を囲み、又は包含することができ、この領域はポイントに関連付けられる解剖学的領域として識別される。そのような識別される領域に関連付けられる特定のポイント、例えば領域の「重力の中心」(又は重心)ポイントが識別されてもよい。
ポイントが選択される解剖学的領域を特定することにより、ユーザが測定を開始した特定の領域に特定のサブセットのみが関連付けられるため、ユーザが実行できる可能な解剖学的測定の数が狭められる。
このステップでは、一つ又はそれより多くのポイントが配置されている解剖学的位置を特定するだけである。これは、解剖学的ランドマーク検出を使用する例で実行できる。画像を分析又は処理して、特定のランドマーク又は選択したポイントに近接する認識可能な解剖学的特徴を特定する。これを使用して、解剖学的用語でポイントの位置(解剖学的領域又は関心身体内のそれらの位置)を識別できる。
例として、胎児の解剖学的測定の特定の場合のランドマーク検出は、Carneiro G らの「制約付き確率ブースティングツリーを使用した超音波での自動胎児測定」(2007年、医用画像コンピューティングとコンピュータ支援介入、MICCAI2007、コンピュータサイエンスの講義ノート、4792巻、Springer)に詳細に記載されている。
いくつかの例では、少なくとも部分的な画像セグメンテーションを使用して、選択されるポイントの1つ又は複数に関連付けられる解剖学的領域又は位置を特定するのに役立つ。例として、Schmidt-Richberg A.ら「CNN駆動の変形可能モデルを使用した3D胎児超音波における腹部セグメンテーション」(2017年、幼児及び眼科医用画像分析、 FIFI 2017、OMIA2017、Lecture Notes in Computer Science、vol.10554、Springer)は、ディープラーニングとモデルベースのセグメンテーションを3D超音波画像で組み合わせて胎児の胴体のセグメンテーションについて詳しく説明している。
しかしながら、セグメンテーションは、ユーザ選択ポイントに関連付けられる解剖学的領域又は位置を識別するために必要ではない。たとえば、上記の論文では、胎児の胴体領域を検出するためのより簡単な領域識別プロシージャについても詳しく説明されている。このプロシージャ、又は他の解剖学的領域に対する類似の変更は、完全なセグメンテーションを実装する必要なしに、ポイント又は領域の解剖学的位置特定にも使用できる。
ポイントに関連付けられる解剖学的領域又は位置を識別するためのさらなるオプションは、異なる標準の超音波面を区別するために最近開発された機械学習アプローチで実証されているような、単純なビュー検出プロシージャである。例えば、クリスチャン・バウムガートナー他、「完全畳み込みニューラルネットワークを使用した胎児超音波におけるリアルタイム標準スキャン面検出及び位置特定」(MICCAI 2006)が参照される。
これらのテクノロジーを使用して、ユーザ規定ポイントに関連付けられる少なくとも一つの一般的な解剖学的領域、例えば「長骨」又は「頭」を特定でき、本発明の実施形態に必要な解剖学的位置特定に通常十分である。
追加又は代替として、パターンマッチング手法は、例に従って、画像内の特定の形状、例えば円形又は細長い形状を位置特定するために適用されてもよく、一つ又はそれより多くのユーザ選択ポイントが関連付けられている解剖学的領域を決定するために使用できる。例では、(テンプレートマッチングを使用する)一般化されるハフ変換(GHT)アプローチを使用できる。しかしながら、代わりに、たとえばW. Wangらの「局所位相情報による超音波画像での胎児腹部輪郭及び反復ランダム化ハフ変換の検出及び測定」(Biomed Mater Eng、 2014; 24(1))に詳述されるように、より最近の機械学習アプローチを適用することもできる。ランダムフォレストアプローチは、解剖学的領域又は位置を特定する際の形状マッチングを容易にするために、別の機械学習アプローチを有利に適用することもできる。適切な例は、Kevin Keraudrenらの「ステアリング可能な機能を持つランダムフォレストを使用したMRIにおける胎児器官の自動位置特定」(MICCAI 2015、620乃至627頁)に記載されている。
一つ又はそれより多くのポイントに関連付けられる解剖学的領域を識別した後、第三のステップ24(「geom.char」)は、ユーザ選択ポイントのセットの幾何学的特徴を識別するステップを有する。幾何学的特徴は、ポイントによって記述される(幾何学的)パターン、又は2つ以上のポイントの間の距離など、ポイントの幾何学的特徴を含み得る。パターンは、例えば、ポイント、例えば閉じた輪郭又は特定の形状又は外形の輪郭、又は特定の円弧又は曲線又は長さの線によって規定される形状又は図形であり得る。
幾何学的特徴は、選択されるポイントの数を含み得る。例えば 2つのポイントは、特定の解剖学的領域の線の測定値を示す場合がある。
いくつかの例では、複数の幾何学的特徴が識別される場合がある。
幾何学的特徴の識別は、既知のパターンのデータベース又はデータストア、及び異なる解剖学的測定値に関連する他の幾何学的特徴を利用して実行することができる。このデータストア又はデータベースは、特定の測定種類、たとえば胎児測定に特有である。
幾何学的特徴の識別は、パターン認識アルゴリズム、又は画像に対して実行される特徴認識アルゴリズムを使用して、例において実行され得る。この場合、画像で識別される潜在的なパターンを、データベースに保存されているさまざまなパターン又は既知のサンプルパターンのデータストアと比較して、パターンを識別できる。
適切なパターン認識方法及びアプローチは、上で説明される。たとえば、W Wangらの「局所位相情報と反復ランダム化ハフ変換による超音波画像の胎児腹部輪郭の検出及び測定」(Biomed Mater Eng、 2014; 24(1))に記載されるように、たとえば、従来の一般化ハフ変換(GHT)アプローチ(テンプレートマッチングを使用)が例で使用され、又はより最近の機械学習アプローチが代わりに適用される場合がある。ランダムフォレストアプローチは別の機械学習アプローチを提供する。これは、解剖学的領域又は位置を特定する際に形状マッチングを容易にするためにも有利に適用できる。適切な例は、Kevin Keraudrenらの「ステアリング可能な機能を持つランダムフォレストを使用したMRIにおける胎児器官の自動位置特定」(MICCAI 2015、620乃至627頁)に記載されている。
最も単純な例では、パターン認識は、例えば2点=線、複数ポイント=円/楕円又は曲線のような非常に単純な関連付けを有する場合がある。
一つ又はそれより多くの例によれば、一つ又はそれより多くのポイントに関連する幾何学的特徴を識別するステップに加えて、ポイントのパターンと相関する基礎となる超音波画像の一つ又はそれより多くの特性を識別するさらなるオプションのステップを実行することができる。例えば、識別される幾何学的特徴は、ポイントが線に対応することにある場合、下にある超音波画像内の対応する線の強度を検出することができる。特に、特定される解剖学的領域が大腿骨を有する領域に対応する場合、高強度の線は、測定値が典型的な大腿骨の測定値であることを示す。さらなる例によって、例えば 頭蓋骨又は胸郭の測定の場合と同様に、幾何学的特徴は、点が丸い形状に対応していることにある場合、超音波画像内の基礎となる輪郭形状の周りの強度変化が検出される場合がある。側面の高強度、及び/又は前面と背面の低強度は、頭蓋骨の超音波画像に関連する典型的なシェーディングパターンであるため、ポイントが頭蓋骨に対応していることを示す。
ポイントのセットの幾何学的特徴の識別(及びオプションで上記の追加ステップ)に続いて、第四のステップ26(「テンプレート」)は、測定テンプレートの事前記憶されるセットから、識別される解剖学的領域及び識別される幾何学的な特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択するステップを有する。
たとえば、異なる可能なすべての測定値のリスト又はデータベース、及びそれらに関連付けられる特定の幾何学的特徴(及びそれらが関連付けられている解剖学的領域)を保存できる。
データベースには、たとえば次の形式のデータが含まれる。
Figure 0007240405000001
このデータは、公的に入手可能な文献(例:https://sonoworld.com/Client/Fetus/html/appendix-03/normal_fetal_biometry/appendix-03.htmを参照)から取得するか、他の公的な文献から作成するか、又は超音波検査者の経験又は実験に基づいて構築される。
第4のステップ26による正しい測定テンプレートの選択は、特定の例では、ユーザによって選択されるポイントに対応する可能性に従って可能な測定テンプレートを最初にランク付けし、それから最高にランク付けられる(つまり、最も可能性が高い)測定テンプレートを選択するサブステップを有することができる。
幾何学的特徴と位置の所定の組み合わせに対して複数の測定が可能である場合、方法は、いくつかの例では、可能性のある順に可能な測定テンプレートをランク付けし、それからリストをユーザに提示するさらなるステップを含み得る。それから、リストに関連するユーザ入力、例えばユーザによるテンプレートの一つの選択に基づいて、リストから1つの測定テンプレートが選択される。
リストをユーザに提示するステップは、ディスプレイ又は他の視覚的提示装置などの適切なユーザ出力装置を使用して実行することができる。ユーザ入力装置は、ランク付けされるリストのどの測定テンプレートが選択されるべきかを示すユーザ入力を受信するために使用され得る。ユーザ入力及び出力装置は、例えば、タッチスクリーンモバイルコンピューティング装置などの単一のユーザインターフェース装置に統合され得る。
追加又は代替として、幾何学的特徴と位置の特定の組み合わせで複数の測定が可能である場合、方法は、追加の画像分析を実行する追加のサブステップ、たとえば、追加のパターン又は特徴認識アルゴリズムを適用するステップを含み、可能な測定テンプレートのリストを更に狭めることが可能になる。これにより、追加の処理時間とリソースが犠牲になるが、ポイントの特定される幾何学的特徴と位置に関連付けられる単一の測定値を特定することが可能になる。さらなる画像分析は、上述のようなステップを有することができ、ポイントと相関する基礎となる超音波画像の特性、例えば強度特性が識別される。
例として、オペレータによって行われている測定は、超音波画像内でキャプチャされる胎児の頭に関連する測定であり、線測定を有することが導き出され得る。これらの特性に対応する可能性のある少なくとも2つの測定値、双頭頂径(BPD)と後頭前頭径(OFD)(これらは、図1(b)ではそれぞれ垂直線と水平線として示されている)がある。この方法は、この場合、例えば、頭部に対する測定線の向きを識別し、これを適用して、測定が行われる可能性がより高いBPD及びOFDのどちらに対応するかを決定するさらなるサブステップを含み得る。
測定テンプレートの選択に続いて、この方法は、測定テンプレートを使用して、ユーザ規定ポイントのセットから解剖学的測定値を導出する第5のステップ30(「測定」)を有する。このステップでは、選択したテンプレートを適用して測定値を導き出す。測定テンプレートは、それらから測定値を導出するために、ポイントの選択されるセットをどのように解釈又は処理するかを指示する測定アルゴリズム又はルールを有することができる。たとえば、腹囲測定の測定テンプレートは、ユーザが選択したすべてのポイントを結ぶ滑らかな閉じた輪郭線(楕円など)を導き、それから、テンプレートに含まれる特定の変換メトリック(つまり、画像スペースの長さを実際のサイズの長さに変換することを可能にするメトリック)を使用して輪郭の長さ(円周)を導出するステップを有する。
この方法は、測定値を導出する際に使用される測定テンプレートに従って、測定値にラベル付け又はタグ付けするさらなるステップを含み得る。
導出される(及びおそらくタグ付けされる)測定値は、例では、メモリ又はデータストア、又は外部のコンピュータ又はシステムに伝達されてもよい。これは、測定値を表す出力データを生成し、さらに出力データを通信するステップを有することができる。
測定値にラベルを付けて保存することに加えて、方法は、行われた測定値の1つ又は複数に対応するスクリーンショットをキャプチャするさらなるステップを有することができる。画像内でユーザによって選択されるポイントを示し、好ましくは、それらを結び、取得した測定値に対応する線又は輪郭を示す。これらは、取得した測定値に加えて保存又はアーカイブできる。測定値は画像にラベル付けされている場合がある。
この方法は、測定値を、対応する在胎週数と関連付けて、例えば胎児の在胎期間を決定するさらなるステップを有することができる。これは、各在胎期間の測定値の保存される標準値のデータセットに基づく場合がある。得られた測定値の1つ又は複数は、例では、測定タイプ対妊娠期間の参照値のグラフ上にマークされてもよい。このマークされるグラフは、ユーザ出力装置上でユーザに表示され、及び/又は取得される測定値とともに保存され得る。
上記の例は、生体測定の取得に関連して説明されてきたが、これは単なる例である。本発明の方法は、超音波画像からの何れの解剖学的測定値の取得に適用することができる。この方法は、超音波以外の撮像モダリティによって取得される(解剖学的)画像にも適用でき、超音波は、この方法の1つの有利な用途である。
本発明による例示的な方法は、完全に自動化される測定を実施するシステムと比較して、少なくとも3つの主要な利点を提供する。第1に、専門家の検査技師の判断が各測定値をマークするために依然として使用されるという事実により、測定の精度は、各測定に先立って行われる測定を選択する標準的なアプローチと比較して低下しない。その結果、方法を実装する装置の規制当局の承認を(たとえば、米国食品医薬品局から)取得するのがはるかに簡単になる。
第2に、完全に自動化される方法とは対照的に、本発明の例は、検査技師が任意の順序で測定を行うことを可能にし、より大きな柔軟性を提供する。
第3に、この方法は新しい測定値を含めるように簡単に拡張できる。これには、測定を識別するために使用できる関連する幾何学的特徴と解剖学的位置とともに、新しい測定値をリストに追加するだけで済む。最も単純な例では、更なる測定値は、基本的な幾何学的特徴のみで追加できる。例えば測定値は、解剖学的領域に加えて、2点で識別される線の測定値である。使用中、測定値は、解剖学的領域に描かれた線の可能な線測定のリストの1つとして表示される。上述のように、このリストは、適切な測定を選択するためにユーザに提示されるか、又はリスト内の他の(より正確に規定される)測定を除外するために、さらなる画像分析が実行され得る。
本方法の実施形態は、超音波画像から測定値を取得することに適用されてもよい。これには、2Dと3Dの両方の超音波画像が含まれる。いくつかの例では、セグメンテーションを使用して、3D画像内のポイントの解剖学的位置を特定でき、分類アプローチは、たとえば、2D画像内のポイントの解剖学的位置を識別する際に使用できる。
本発明による任意の方法は、その方法を実行するように適合される測定プロセッサを備える画像分析装置を使用して実施され得る。
したがって、本発明のさらなる態様は、超音波画像の解剖学的測定値を得るための画像分析装置であって、前記装置は、異なる解剖学的測定を実行する際の使用のための測定テンプレートの予め記憶されるセットを有するデータベースと、
測定プロセッサであって、
前記超音波画像内のユーザ選択ポイントのセットを表すユーザ入力データを受信し、
前記画像内で、前記ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を識別し、
ユーザ選択ポイントの前記セットの幾何学的特徴を識別し、
測定テンプレートの前記事前記憶されるセットから、前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択し、
前記測定テンプレートを使用して、ユーザ規定ポイントの前記セットから解剖学的測定値を導き出す
ように構成される測定プロセッサと
を有する、画像分析装置を提供する。
測定プロセッサは、上で概説した一連のステップを実行するのに適した任意の種類のプロセッサとすることができる。
いくつかの例では、装置は、超音波画像内のユーザ選択ポイントのセットを入力する際にユーザが使用するユーザインターフェース手段をさらに含み得る。ユーザインターフェース手段は、特定の例として、マウス又は他のポインタ装置を含み得る。
上記のように、一つ又はそれより多くの例によれば、測定値が得られる超音波画像は、超音波撮像装置を使用して取得することができる。
したがって、本発明のさらなる態様は、上記の一つ又はそれより多くの超音波撮像プローブ及び画像分析装置を有する超音波撮像装置を提供する。図3に、ブロック図の形式で例を示す。
超音波撮像装置40は、超音波画像データを取得するための一つ又はそれより多くの超音波撮像プローブ42を備える。図3は、説明のためにただ1つのプローブ42を示している。プローブは、少なくとも1つのトランスデューサを含み、好ましくはトランスデューサアレイを有する超音波トランスデューサ装置を有する。トランスデューサアレイは、例えば、装置によって実行されるビーム形成によってステアリング可能であり得る。
超音波撮像プローブ42は、画像プロセッサ44と通信可能に結合されている。画像プロセッサは、プローブ42によって取得される画像データを処理して、それによって一つ又はそれより多くの超音波画像を導出するように構成される。
測定プロセッサ48及び測定テンプレートを保存するデータベース50を備え、画像プロセッサよって生成される画像を受信する画像プロセッサ44に動作可能に結合される、上記の例又は実施形態の何れかによる画像分析装置46がさらに提供される。画像解析装置46は、(上記の例及び実施形態の何れかで論じられたステップに従って)導出される超音波画像を処理して、導出される超音波画像における解剖学的測定値を取得するように適合される。
測定プロセッサ48及び画像プロセッサ44は、それぞれ別個のプロセッサを利用してもよく、又はそれらの機能は、同じ単一のプロセッサによって実行されてもよい。
いずれの場合も、何れかのプロセッサは、必要な機能を実行するためにソフトウェア(たとえば、マイクロコード)を使用してプログラムできる一つ又はそれより多くのマイクロプロセッサを使用できる。代替として、コントローラは、代わりに、何れかのプロセッサの機能を実行するために使用されてもよく、コントローラは、ハードウェア(例えば、回路)を使用して実装される。コントローラは、いくつかの機能を実行する専用ハードウェアと、他の機能を実行するプロセッサ(たとえば、一つ又はそれより多くのプログラムされるマイクロプロセッサと関連回路)の組み合わせとして実装することもできる。
本開示の様々な実施形態で使用することができるプロセッサコンポーネントの例には、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ASIC)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)が含まれるが、これらに限定されない。
様々な実装において、プロセッサは、RAM、PROM、EPROM、及びEEPROMなどの揮発性及び不揮発性コンピュータメモリなどの一つ又はそれより多くの記憶媒体に関連付けられ得る。記憶媒体は、一つ又はそれより多くのプロセッサ及び/又はコントローラ上で実行されるときに必要な機能を実行する一つ又はそれより多くのプログラムでエンコードされてもよい。様々な記憶媒体は、プロセッサ又はコントローラ内に固定されてもよく、又はその上に記憶される一つ又はそれより多くのプログラムがプロセッサにロードされ得るように移動可能であってもよい。
図4は、図3の超音波撮像装置40の画像プロセッサ44部分及びプローブ42を実装するために例において使用され得る例の超音波システムをより詳細に示す。
例示的なシステムは、超音波を送信し、エコー情報を受信するためのCMUTトランスデューサアレイ100を有するアレイトランスデューサプローブ60を有する。代わりに、トランスデューサアレイ100は、PZT又はPVDFなどの材料で形成される圧電トランスデューサを備えてもよい。トランスデューサアレイ100は、2D平面内又は3D撮像のために3次元でスキャンすることができるトランスデューサ110の2次元アレイである。別の例では、トランスデューサアレイは1Dアレイであり得る。
トランスデューサアレイ100は、CMUTアレイセル又は圧電素子による信号の受信を制御するプローブ内のマイクロビームフォーマ62に結合される。マイクロビームフォーマは、米国特許第5,997,479号(Savord ら)、米国特許第6,013,032号(Savordら)、及び米国特許第6,623,432号(Powersら)に記載されるトランスデューサのサブアレイ(または「グループ」または「パッチ」)によって受信された信号の少なくとも部分的なビームフォーミングが可能である。
マイクロビームフォーマは完全にオプションであることに注意される。以下の例では、アナログビームフォーミングがないことを前提としている。
マイクロビームフォーマ62は、プローブケーブルによって送信/受信(T / R)スイッチ66に結合され、送信/受信(T / R)スイッチ66は、マイクロビームフォーマが使用されず、トランスデューサアレイがメインシステムビームフォーマにより直接操作されているとき、送信と受信を切り替え、高エネルギー送信信号からメインビームフォーマ70を保護する。トランスデューサアレイ60からの超音波ビームの送信は、ユーザインターフェース又はコントロールパネル88のユーザ操作からの入力を受信する主送信ビームフォーマ(図示せず)及びT / Rスイッチ66によってマイクロビームフォーマに結合されるトランスデューサコントローラ68によって方向付けられる。
変換器コントローラ68によって制御される機能の1つは、ビームがステアリング及び集束される方向である。ビームは、トランスデューサアレイから正面に(直角に)、又はより広い視野のために異なる角度でステアリングできる。トランスデューサコントローラ68は、CMUTアレイのためのDCバイアス制御95を制御するように結合され得る。 DCバイアス制御95は、CMUTセルに印加されるDCバイアス電圧を設定する。
受信チャネルでは、部分的にビーム形成される信号がマイクロビームフォーマ62によって生成され、主受信ビームフォーマ70に結合され、トランスデューサの個々のパッチからの部分的にビーム形成される信号が完全にビーム形成される信号に結合される。例えば、メインビームフォーマ70は、128個のチャネルを有することができ、その各々は、数十又は数百のCMUTトランスデューサセル又は圧電素子のパッチから部分的にビーム形成される信号を受信する。このようにして、トランスデューサアレイの数千のトランスデューサによって受信される信号は、単一のビーム形成信号に効率的に寄与することができる。
ビームフォーミングされる受信信号は、信号プロセッサ72に結合される。信号プロセッサ72は、組織及びマイクロバブルから返される非線形(基本周波数の高調波)エコー信号の識別を可能にするように、受信したエコー信号を、バンドパスフィルタリング、デシメーション、I及びQ成分分離、及び線形信号及び非線形信号を分離するように機能する高調波信号分離などのさまざまな方法で処理できる。信号プロセッサは、スペックル低減、信号合成、ノイズ除去などの追加の信号強調も実行できる。信号プロセッサのバンドパスフィルターはトラッキングフィルターにすることができ、エコー信号が深さの増加から受信されると、通過帯域が高周波数帯域から低周波数帯域にスライドするため、これらの周波数は解剖学的情報がない、より深い深さから高周波数のノイズは除去される。
送信及び受信用のビームフォーマは、異なるハードウェアで実装され、異なる機能を持つことができる。もちろん、受信ビームフォーマは、送信ビームフォーマの特性を考慮に入れるように設計されている。図4では、簡単のために、受信器ビームフォーマ62、70のみが示されている。完全なシステムには、送信マイクロビームフォーマとメイン送信ビームフォーマを備えた送信チェーンもある。
マイクロビームフォーマ62の機能は、アナログ信号経路の数を減らすために信号の最初の組み合わせを提供することである。これは通常、アナログドメインで実行される。
最終的なビームフォーミングはメインビームフォーマ70で行われ、通常はデジタル化の後に行われる。
送信及び受信チャネルは、固定周波数帯域を有する同じトランスデューサアレイ60 'を使用する。しかしながら、送信パルスが占有する帯域幅は、使用されている送信ビームフォーミングに非常に依存する。受信チャネルは、トランスデューサ帯域幅全体(従来のアプローチ)をキャプチャするか、又はバンドパス処理を使用して、有用な情報(例えばメイン高調波の高調波など)を有する帯域幅のみを抽出できる。
処理される信号は、Bモード(すなわち、輝度モード、又は2D撮像モード)プロセッサ76及びドップラープロセッサ78に結合される。Bモードプロセッサ76は、体内の血管及び器官の組織などの体内の構造の撮像のために受信される超音波信号の振幅の検出を使用する。体の構造のBモード画像は、米国特許第6,283,919号(Roundhill ら)及び米国特許6,458,083号(Jagoら)に記載されているように、高調波画像モード又は基本波画像モードの何れか、又は両方の組み合わせで形成することができる。ドップラープロセッサ78は、画像フィールド内の血球の流れなどの物質の動きを検出するために、組織の動きと血流からの時間的に異なる信号を処理する。ドップラープロセッサ78は、典型的には、体内の選択されるタイプの物質から返されるエコーを通過及び/又は拒絶するように設定され得るパラメータを備えたウォールフィルタを有する。
Bモード及びドップラープロセッサによって生成される構造及び運動信号は、スキャンコンバータ82及びマルチプレーナリフォーマッタ94に結合される。スキャンコンバータ82は、エコー信号を、それらが所望の画像フォーマットで受信される空間的関係に配置する。 例えば、スキャンコンバータは、エコー信号を二次元(2D)の扇形フォーマット、又はピラミッド型の三次元(3D)画像に配置することができる。スキャンコンバータは、画像フィールド内のポイントでの動きに対応する色のBモード構造画像をドップラー推定速度でオーバーレイして、画像フィールド内の組織と血流の動きを表すカラードップラー画像を生成できる。米国特許第6,443,896号(Detmer)に記載されているように、マルチプレーナリフォーマッタは、体の体積領域の共通平面内のポイントから受信されるエコーを、その平面の超音波画像に変換する。米国特許第6,530,885号(Entrekin ら)に記載されているように、ボリュームレンダラ92は、3Dデータセットのエコー信号を、所与の基準ポイントから見た投影3D画像に変換する。
2D又は3D画像は、スキャンコンバータ82、マルチプレーナリフォーマッタ94、及びボリュームレンダラ92から画像プロセッサ80に結合されて、画像ディスプレイ90上に表示するためのさらなる強調、バッファリング、及び一時的な記憶が行われる。画像表示は、ユーザインターフェース88の一部であってもよく、これにより、ユーザ(超音波検査者)は、行われるべき測定の規定のために画像内のポイントを選択することができる。代わりに、ユーザ選択ポイントの入力は、超音波撮像装置40の画像分析装置46が備えるユーザインターフェース手段によって促進されてもよい。
撮像に使用されることに加えて、ドップラープロセッサ78によって生成される血流値及びBモードプロセッサ76によって生成される組織構造情報は、定量化プロセッサ84に結合され得る。定量化プロセッサは、血流の体積率などのさまざまなフロー条件の測定値だけでなく、器官のサイズ及び在胎齢などの構造測定値も生成する。定量化プロセッサは、測定が行われるべき画像の解剖学的構造におけるポイントのような、ユーザ制御パネル88からの入力を受け取ることができる。定量化プロセッサからの出力データは、ディスプレイ90上の画像での測定グラフィックス及び値の再生、及びディスプレイ装置90からのオーディオ出力のためにグラフィックスプロセッサ86に結合される。
グラフィックプロセッサ86は、超音波画像と共に表示するためのグラフィックオーバーレイを生成することもできる。これらのグラフィックオーバーレイには、患者名、画像の日時、撮像パラメータなどの標準の識別情報を含めることができる。これらの目的のために、グラフィックスプロセッサは、患者名などの入力をユーザインターフェース88から受け取ることができる。また、ユーザインターフェースは、トランスデューサアレイ60 'からの超音波信号、したがってトランスデューサアレイ及び超音波システムによって生成される画像の生成を制御するために送信コントローラ68に結合される。コントローラ68の送信制御機能は、実行される機能の1つに過ぎない。コントローラ68はまた、動作モード(ユーザによって与えられる)及び対応する必要な送信機構成及び受信器アナログ-デジタル変換器における帯域通過構成を考慮に入れる。コントローラ68は、固定される状態を有する状態機械であり得る。
上記のように、上述の例示的な超音波システムは、図3の超音波撮像装置40のプローブ42及び画像プロセッサ44の部分を実装することができる。したがって、図3を参照すると、画像がレンダリングされると、それらは、画像分析装置46に接続される。画像分析装置46は、画像内のユーザ選択ポイントのユーザによる入力を容易にするためのユーザインターフェース手段を有することができる。それから、レンダリングされる画像(及び入力されるユーザ選択ポイント)は、解剖学的測定値を導出するために、画像分析装置46の測定プロセッサ48に通信されてもよい。代わりに、上述のように、画像プロセッサ44を実装する超音波システムは、ユーザ選択ポイントの入力を可能にするユーザインターフェース88を備えることができる。この場合、画像プロセッサは、ユーザ選択ポイントに加えて、レンダリングされる画像を画像分析装置6の測定プロセッサ48に直接出力することができる。
開示される実施形態に対する他の変形は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の研究から、請求される発明を実施する際に当業者によって理解及び達成され得る。特許請求の範囲において、「備える」という語は他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「a」又は「an」は複数を除外しない。特定の方策が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。請求項における参照符号は、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (14)

  1. 超音波画像における解剖学的測定値を取得するためのコンピュータ実装方法であって、
    前記超音波画像内の二つ又はそれより多くのユーザ選択ポイントのセットを表すユーザ入力データを受信するステップと、
    前記画像内で、前記ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を識別するステップと、
    前記ユーザ選択ポイントのセットの幾何学的特徴を識別するステップと、
    測定テンプレートの事前記憶されるセットにアクセスするステップであって、セット内の各測定テンプレートは一つ又はそれより多くの既知の解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられており、前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択するステップと、
    前記測定テンプレートを使用して、前記ユーザ選択ポイントのセットから解剖学的測定値を導出するステップと
    を有し、
    前記幾何学的特徴を識別するステップは、前記ポイントの少なくとも一つのサブセットによって記述されるパターン又は線に関する形状情報を識別するステップを含む、
    方法。
  2. 前記測定値を導出する際に使用される前記測定テンプレートに従って、前記測定値にラベル付け又はタグ付けするステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記幾何学的特徴が、前記ポイントのセット内の幾何学的パターン又は前記ポイントの幾何学的特徴を有する、請求項1乃至2の何れか一項に記載の方法。
  4. 前記幾何学的特徴は、2つの前記ポイントの間の分離の形態で前記ポイントの幾何学的特徴を有する、請求項3に記載の方法。
  5. 測定テンプレートを選択する前記ステップは、最初に、前記識別される解剖学的領域及び幾何学パターンに関連付けられる測定テンプレートのセットを識別し、その後、ユーザ入力に基づいて前記セットの1つを選択するステップを有する、請求項1乃至4の何れか一項に記載の方法。
  6. 前記解剖学的領域を決定するステップは、前記超音波画像に対して画像セグメンテーションプロシージャを実行するステップを有する、請求項1乃至5の何れか一項に記載の方法。
  7. 前記方法は、胎児測定方法であり、前記解剖学的領域は、前記画像に取り込まれる胎児の領域である、請求項1乃至6の何れか一項に記載の方法。
  8. 前記方法は、生体測定を取得するための生体測定方法である、請求項1乃至7の何れか一項に記載の方法。
  9. 前記方法は、胎児の生体測定値を取得するためのものであり、オプションとして、前記方法は、両頭頂径、BPD、頭囲、HC、腹囲、AC、大腿骨の長さ、FL、頸部の半透明性、NT、及びクラウンランプの長さ、CRLの測定値の一つ又はそれより多くを取得するためのものである、請求項8に記載の方法。
  10. 前記方法は、前記得られた測定値を、前記適用されるラベル又はタグと共に記憶するステップをさらに有する、請求項に記載の方法。
  11. コンピュータ上で実行されるとき、請求項1乃至10の何れか一項に記載の方法を実行するように適応されるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム
  12. 超音波画像の解剖学的測定値を得るための画像分析装置であって、前記装置は、
    異なる解剖学的測定を実行する際の使用のための測定テンプレートの予め記憶されるセットを有するデータベースであって、前記セット内の各測定テンプレートは、一つ又はそれより多くの既知の解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる、データベースと、
    測定プロセッサであって、
    前記超音波画像内の二つ又はそれより多くのユーザ選択ポイントのセットを表すユーザ入力データを受信し、
    前記画像内で、前記ユーザ選択ポイントの少なくとも1つの位置に対応する解剖学的領域を識別し、
    前記ユーザ選択ポイントのセットの幾何学的特徴を識別し、
    測定テンプレートの前記事前記憶されるセットから、前記識別される解剖学的領域及び幾何学的特徴に関連付けられる測定テンプレートを選択し、
    前記測定テンプレートを使用して、前記ユーザ選択ポイントの前記セットから解剖学的測定値を導き出す
    ように構成される測定プロセッサと
    を有し、
    前記幾何学的特徴を識別することは、前記ポイントの少なくとも一つのサブセットによって記述されるパターン又は線に関する形状情報を識別することを含む、
    画像分析装置。
  13. 前記超音波画像内の前記ユーザ選択ポイントのセットを入力する際のユーザによる使用のためのユーザインターフェース手段をさらに有する、請求項12に記載の画像分析装置。
  14. 超音波撮像装置であって、
    超音波画像データを取得するための一つ又はそれより多くの超音波撮像プローブと、
    前記画像データを処理して超音波画像を導出するように構成される画像プロセッサと、
    前記導出される超音波画像において解剖学的測定値を取得するように適応される、請求項12又は13に記載の画像分析装置と
    を有する、超音波撮像装置。
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