JPH0732777B2 - Ultrasonic image display device - Google Patents
Ultrasonic image display deviceInfo
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- JPH0732777B2 JPH0732777B2 JP3293491A JP29349191A JPH0732777B2 JP H0732777 B2 JPH0732777 B2 JP H0732777B2 JP 3293491 A JP3293491 A JP 3293491A JP 29349191 A JP29349191 A JP 29349191A JP H0732777 B2 JPH0732777 B2 JP H0732777B2
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- dimensional
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、超音波エコーを解析し
て被検体内の組織の形状等の解析を行う超音波診断装置
の超音波画像表示装置及び超音波画像表示方法、特に組
織中の癌などのように、通常の超音波画像表示装置では
周辺の組織と明確に識別ができないような状態の識別を
可能とする超音波画像表示装置及び超音波画像表示方法
に関する。また、このような超音波画像表示装置及び超
音波画像表示方法において、三次元解析・三次元画像表
示を可能とする超音波画像表示装置及び超音波画像表示
方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an ultrasonic image display apparatus and an ultrasonic image display method for an ultrasonic diagnostic apparatus, which analyzes an ultrasonic echo to analyze the shape of a tissue in a subject, especially in tissue. The present invention relates to an ultrasonic image display device and an ultrasonic image display method capable of discriminating a state in which a normal ultrasonic image display device cannot clearly discriminate from surrounding tissues such as cancer. Further, in such an ultrasonic image display device and ultrasonic image display method, the present invention relates to an ultrasonic image display device and an ultrasonic image display method that enable three-dimensional analysis and three-dimensional image display.
【0002】[0002]
【従来の技術】近年、生体内から得られた複数の断層像
を基に三次元画像表示を行う研究が進められており、治
療及び診断に役立てられている。この三次元画像表示を
治療及び診断等に有効に活用するためには、対象物の立
体感が効果的に表現されていなければならず、このため
に、対象物との距離に応じて輝度を付加して濃淡表示を
行うしきい値法による表面抽出方法が一般的に用いられ
ている。2. Description of the Related Art In recent years, research on three-dimensional image display based on a plurality of tomographic images obtained from the inside of a living body has been advanced, and is useful for treatment and diagnosis. In order to effectively utilize this three-dimensional image display for treatment and diagnosis, the stereoscopic effect of the object must be effectively expressed, and for this reason, the brightness is adjusted according to the distance from the object. A surface extraction method based on a threshold method, in which grayscale is additionally displayed, is generally used.
【0003】ところで、このしきい値法による濃淡表示
手段は、図9に示されているような原理を基にして行わ
れるものである。すなわち、視点からの距離に基づくエ
コー信号強度を順次測定していき、エコー信号強度の急
激な変化を生じるところが対象物との境界であるため、
あらかじめしきい値を設定し、このしきい値とエコー信
号強度を距離ごとに比較し、エコー信号強度がしきい値
を超えた距離が、対象物表面までの距離として規定され
る。このようにして、あらかじめしきい値を定め、この
しきい値とエコー信号強度を距離ごとに比較し、しきい
値を超えるエコー信号強度が検知されたときの距離を検
出することによって視点から対象物表面までの距離を検
出することができるようになっている。このしきい値法
による表面抽出方法は、例えば子宮内の胎児のように、
測定対象(本例では胎児)と測定対象外のもの(本例は
羊水)のそれぞれのエコー信号強度が大きく異なってい
る場合には非常に有効である。By the way, the gray scale display means based on the threshold method is performed based on the principle as shown in FIG. That is, the echo signal strength based on the distance from the viewpoint is sequentially measured, and the place where a sudden change in the echo signal strength occurs is the boundary with the object,
A threshold value is set in advance, this threshold value and the echo signal intensity are compared for each distance, and the distance at which the echo signal intensity exceeds the threshold value is defined as the distance to the object surface. In this way, by setting a threshold value in advance, comparing this threshold value with the echo signal strength for each distance, and detecting the distance when the echo signal strength exceeding the threshold value is detected, the object from the viewpoint can be detected. The distance to the surface of the object can be detected. The surface extraction method by this threshold method is, for example, like a fetus in the uterus,
It is very effective when the echo signal intensities of the measurement target (fetal in this example) and the non-measurement target (amniotic fluid in this example) are greatly different.
【0004】また、これによって抽出された測定対象の
表面は、例えばコンピュータグラフィックスの分野にお
いて公知となっているフォン・シェーディング法による
輝度付けがされることによって、断層像の補間が行われ
て三次元画像表示が行われるようになっている。この方
法は、CT及びMRIによる断層像から三次元画像表示
を行うに当たっての三次元構築によく用いられている。The surface of the object to be measured thus extracted is subjected to luminosity by the von shading method, which is well known in the field of computer graphics, for example, to interpolate a tomographic image, and cubic. The original image is displayed. This method is often used for three-dimensional construction when performing three-dimensional image display from tomographic images by CT and MRI.
【0005】ここで、図10はフォン・シェーディング
法による三次元構築の機構を説明するための説明図であ
る。フォン・シェーディング法による三次元構築法によ
れば、まず得られた断層像の1枚1枚から対象の表面に
相当する境界が抽出され、次に各断層像の表面情報間に
面が張りつけられて、これら張りつけられた各面の法線
ベクトルが算出される。そして、前記各面の法線ベクト
ルが算出されると、この法線ベクトルを基にして輝度付
けが行われるようになっている。このようにして、断層
像間の微小平面に対してそれぞれ算出規定される法線ベ
クトルの傾きを基にして輝度付けが行われるようになっ
ているので、微小平面の傾きに応じた輝度が付加される
ようになっている。Here, FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining the mechanism of three-dimensional construction by the von shading method. According to the von shading method, the boundary corresponding to the surface of the target is first extracted from each of the obtained tomographic images, and then the surface is attached between the surface information of each tomographic image. Then, the normal vector of each of these attached surfaces is calculated. Then, when the normal vector of each surface is calculated, the brightness is added based on the normal vector. In this way, the brightness is added based on the inclination of the normal vector calculated and defined for each of the minute planes between the tomographic images, so that the luminance according to the inclination of the minute plane is added. It is supposed to be done.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ここで、上記のような
フォン・シェーディング法による三次元構築を行うにし
ても、また測定対象であるデータ空間を三次元的に解析
してこれを三次元的に表示する超音波三次元画像表示を
行うにしても、重要なポイントとなるものは表面抽出で
ある。Even if the three-dimensional construction is performed by the von shading method as described above, the data space to be measured is three-dimensionally analyzed and the three-dimensional data is analyzed. Even if the ultrasonic three-dimensional image is displayed, the surface extraction is an important point.
【0007】ところが、上記しきい値法はエコー信号強
度の急激な変化を検出することによって表面抽出を行っ
ているため、例えば肝臓正常細胞と肝臓癌細胞のように
エコー信号強度に大差がない場合には、しきい値法によ
る表面抽出を行うことができないという問題がある。However, in the above threshold method, surface extraction is performed by detecting a sudden change in the echo signal intensity, so that there is no great difference in the echo signal intensity as in normal liver cells and liver cancer cells. Has a problem that surface extraction cannot be performed by the threshold method.
【0008】本発明は、以上のような問題に鑑みてなさ
れたものであり、その目的は、肝臓にできた癌などのよ
うに、エコー信号強度が周囲の正常細胞のエコー信号強
度と大差なく、従って超音波信号の強度差のみでは容易
に表面抽出を行うことができない対象に対しても、的確
に表面抽出を行うことができる超音波画像表示装置及び
超音波画像表示方法を提供することにある。The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is that the echo signal intensity is not significantly different from the echo signal intensity of surrounding normal cells such as cancers in the liver. Accordingly, it is an object of the present invention to provide an ultrasonic image display device and an ultrasonic image display method capable of accurately performing surface extraction even on a target for which surface extraction cannot be easily performed only by the intensity difference of ultrasonic signals. is there.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】以上のような課題を解決
するために、本発明に係る超音波画像表示装置及び超音
波画像表示方法は、医師が画像に表れた組織の荒さ・ぼ
け具合・粗密などの程度を見ることによって組織の異常
を発見できるということを考慮して、前記組織の荒さ・
ぼけ具合・粗密などの程度を表すテクスチャー特徴量を
定義し、更にはその組織固有のテクスチャー特徴量であ
るテクスチャーパターンを定義して、測定対象となる組
織のある部分(データ空間)についてテクスチャーパタ
ーンを探索していくことによって異常部分の検出を行う
ことを特徴とする。In order to solve the above-mentioned problems, an ultrasonic image display apparatus and an ultrasonic image display method according to the present invention provide a doctor with a degree of roughness / blurring of tissue shown in an image. Considering that abnormalities of the tissue can be detected by checking the degree of density, the roughness of the tissue
By defining the texture feature amount that indicates the degree of blurring, density, etc., and further defining the texture pattern that is the texture feature amount unique to that tissue, the texture pattern is determined for the part (data space) of the tissue to be measured. The feature is that the abnormal part is detected by searching.
【0010】具体的には、データ空間の中に探索領域と
関心領域とを設定し、この探索領域のテクスチャーパタ
ーンと関心領域のテクスチャーパターンとを比較し、探
索領域のテクスチャーパターンと関心領域のテクスチャ
ーパターンの違いを検出することによってデータ空間内
の組織の異常を検出してその異常な個所の表面を抽出す
る。Specifically, a search region and a region of interest are set in the data space, the texture pattern of the search region and the texture pattern of the region of interest are compared, and the texture pattern of the search region and the texture of the region of interest are compared. By detecting the difference between the patterns, the abnormality of the tissue in the data space is detected and the surface of the abnormal portion is extracted.
【0011】なお、探索領域のテクスチャーパターンと
関心領域のテクスチャーパターンの比較に当たって、こ
れらの相違の判定はファジー合意に基づくようにしてい
る。また、三次元画像表示を行うに当たっては、データ
空間内において、直方体のX方向とY方向とZ方向とに
それぞれ360度にわたって探索するようにして設定さ
れる三次元探索領域と三次元関心領域とをそれぞれ用い
て三次元的に解析を行うことを特徴とする。In comparing the texture pattern of the search region and the texture pattern of the region of interest, determination of these differences is based on fuzzy agreement. Further, when performing three-dimensional image display, a three-dimensional search region and a three-dimensional region of interest are set in the data space so as to search 360 degrees in the X direction, the Y direction, and the Z direction of the rectangular parallelepiped. It is characterized by performing a three-dimensional analysis using each of.
【0012】[0012]
【作用】以上のような構成を有する本発明の超音波画像
表示装置及び超音波画像表示方法においては、データ空
間内の探索領域のテクスチャーパターンと関心領域のテ
クスチャーパターンとが比較される。そして、これらの
比較において、これらの相違の判定がファジー合意に基
づいて行われる。そして、ファジー合意に基づいた相違
の判定が下されることによって、組織の正常部位と異常
部位の認定が行われ、これら正常部位と異常部位との境
界が認識設定されることによってデータ空間内の異常な
個所の表面抽出が行われる。In the ultrasonic image display device and the ultrasonic image display method of the present invention having the above-mentioned configuration, the texture pattern of the search region and the texture pattern of the region of interest in the data space are compared. Then, in these comparisons, the determination of these differences is made based on the fuzzy agreement. Then, by determining the difference based on the fuzzy agreement, the normal part and the abnormal part of the tissue are identified, and the boundary between the normal part and the abnormal part is recognized and set, so that the data space Surface extraction of abnormal parts is performed.
【0013】また、データ空間内において、直方体のX
方向とY方向とZ方向とにそれぞれ360度にわたって
探索するように三次元探索領域と三次元関心領域とをそ
れぞれ設定すると、直方体のすべての面に対してX方向
とY方向とZ方向のデータが採られることとなり、この
データを使用することにより組織状態に忠実に合致する
三次元画像表示が行えるようになる。Also, in the data space, a rectangular parallelepiped X
When the three-dimensional search region and the three-dimensional region of interest are set so as to search 360 degrees in the direction, the Y direction, and the Z direction, respectively, the data in the X direction, the Y direction, and the Z direction for all surfaces of the rectangular parallelepiped By using this data, it becomes possible to perform a three-dimensional image display that faithfully matches the tissue state.
【0014】[0014]
【実施例】1.装置構成 図1は、本発明に係る超音波画像表示装置の機能構成を
示すブロック図である。本実施例に係る超音波画像表示
装置は、接続されたすべての手段の演算処理を行うCP
U12と、データ入力が行われるデータ空間の位置を指
定するデータ空間指定手段14と、前記データ空間の次
元を指定する次元指定手段16と、前記データ空間内に
測定の対象となる注目組織としての関心領域を指定する
関心領域指定手段18と、前記関心領域に対して参照領
域ともいうべき探索領域を指定する探索箱指定手段20
と、前記関心領域及び前記探索領域のそれぞれからテク
スチャーパターンの抽出を行うテクスチャーパターン抽
出手段22と、前記CPU12にそれぞれ接続されてい
るメモリ24及び表示手段26とから構成されている。
そして、これに超音波探触子等が接続されることによっ
て超音波診断装置を構成することができるようになって
いる。[Example] 1. Device Configuration FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an ultrasonic image display device according to the present invention. The ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment is a CP that performs arithmetic processing of all connected means.
U12, a data space designating means 14 for designating the position of the data space in which data is input, a dimension designating means 16 for designating the dimension of the data space, and a tissue of interest to be measured in the data space. A region of interest designating means 18 for designating a region of interest and a search box designating means 20 for designating a search region which should also be referred to as a reference region with respect to the region of interest.
And a texture pattern extracting means 22 for extracting a texture pattern from each of the region of interest and the search region, a memory 24 and a display means 26 respectively connected to the CPU 12.
Then, by connecting an ultrasonic probe or the like to this, an ultrasonic diagnostic apparatus can be configured.
【0015】2.フローチャート 図2は、本実施例に係る超音波画像表示装置の動作の流
れを示すフローチャートである。 2. Flowchart FIG. 2 is a flowchart showing the operation flow of the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment.
【0016】まず、S101においてデータの取り込み
が行われる。次に、次元指定工程S102において二次
元か三次元かの次元指定が行われる。例えば、断層画像
を得たいときには次元は二次元に指定され、一方、異常
個所の形状等の情報を得るために表面抽出を行う必要が
あるときには次元は三次元に指定される。そして、次の
S103において測定の対象となるデータ空間の位置の
指定が行われ、ここでデータ空間の位置指定が行われる
と、次にはこのデータ空間内に関心領域の位置が指定さ
れ(S104)、これと共に前記関心領域に対応する探
索領域の位置が指定される(S105)。First, in S101, data is taken in. Next, in the dimension designation step S102, the dimension designation of two-dimensional or three-dimensional is performed. For example, when it is desired to obtain a tomographic image, the dimension is designated as two-dimensional, while when it is necessary to perform surface extraction to obtain information such as the shape of an abnormal portion, the dimension is designated as three-dimensional. Then, in the next S103, the position of the data space to be measured is specified, and when the position of the data space is specified here, the position of the region of interest is specified in this data space (S104). ), Along with this, the position of the search area corresponding to the region of interest is designated (S105).
【0017】ここで、ここまでの工程が終了すると、前
記関心領域と前記探索領域からそれぞれテクスチャーパ
ターンの抽出が行われる(S106)。ところで、S1
02において行われた次元指定が二次元であった場合に
は、抽出されるテクスチャーパターンは二次元のテクス
チャーパターンであり、一方、次元指定が三次元であっ
た場合には、抽出されるテクスチャーパターンは三次元
のテクスチャーパターンである。そして、S107にお
いて、前記関心領域と前記探索領域との間の類似度が比
較されることとなる。ここで、S107における比較は
ファジー合意を採って行われ、これによって前記両領域
間の類似度が評価されてこれが出力されることとなる。
本実施例においては、0〜255の間で出力が行われ、
「似ている」ときは255、「似ていない」ときは0の
出力がされるようになっている。S108においては、
データ空間30内のすべてに探索が行われたか否かが検
出される。データ空間30内に未探索部分が残っていた
場合には、S105へ戻り、探索箱34はデータ空間3
0内を1ボクセル部分だけ移動し、その位置で再びテク
スチャーパターンの抽出と比較とが行われることとな
る。そして、S108においては、S107から出力さ
れた類似度に基づいた画像表示が行われるようになって
いる。When the steps up to this point are completed, texture patterns are extracted from the region of interest and the search region, respectively (S106). By the way, S1
If the dimension designation made in 02 is two-dimensional, the extracted texture pattern is a two-dimensional texture pattern, while if the dimension designation is three-dimensional, the extracted texture pattern is Is a three-dimensional texture pattern. Then, in S107, the degrees of similarity between the region of interest and the search region are compared. Here, the comparison in S107 is performed by taking a fuzzy agreement, whereby the similarity between the two regions is evaluated and is output.
In this embodiment, output is performed between 0 and 255,
When "similar", 255 is output, and when "not similar", 0 is output. In S108,
It is detected whether or not the search has been performed in all of the data space 30. When the unsearched part remains in the data space 30, the process returns to S105, and the search box 34 is set in the data space 3
Only one voxel portion is moved within 0, and the texture pattern is extracted and compared again at that position. Then, in S108, image display is performed based on the similarity output in S107.
【0018】3.三次元関心領域VOI 次に、図3は、データ空間と探索領域と関心領域との関
係を示した図である。なお、超音波二次元画像表示装置
における探索領域と関心領域の指定方法は公知であるの
で、この図3においては、本実施例の超音波画像表示装
置が、三次元画像を表示する超音波三次元画像表示装置
として起動した場合を説明できるように描いてある。従
って、図3においては、三次元のデータ空間(三次元デ
ータ空間)30内に、同じく三次元の関心領域(三次元
関心領域)32と三次元の探索箱(三次元探索領域)3
4とが設定されている。 3. Three-dimensional region of interest VOI Next, FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the data space, the search region, and the region of interest. Since a method of designating a search region and a region of interest in an ultrasonic two-dimensional image display device is known, in FIG. 3, the ultrasonic image display device according to the present embodiment uses an ultrasonic tertiary image displaying a three-dimensional image. It is drawn so that the case where it is started as the original image display device can be explained. Therefore, in FIG. 3, in a three-dimensional data space (three-dimensional data space) 30, a three-dimensional region of interest (three-dimensional region of interest) 32 and a three-dimensional search box (three-dimensional search region) 3 are also shown.
4 and are set.
【0019】ここで、関心領域という用語は、二次元画
像を表示する場合には、通常ROI(リージョン オブ
インタレスト;region of interestの略)と略称され
ている。ところが、後述するように、二次元から三次元
に拡張するに当たっては、新たな概念を導入する必要が
あるため、本実施例の超音波画像表示装置を三次元画像
を表示する超音波三次元画像表示装置として使用する場
合には、特に三次元関心領域32をVOI(ボリューム
オブ インタレスト;volume of interest)と定義す
ることとする。Here, the term "region of interest" is generally abbreviated as ROI (abbreviation of region of interest) when displaying a two-dimensional image. However, as will be described later, in expanding from two-dimensional to three-dimensional, it is necessary to introduce a new concept, so the ultrasonic image display apparatus of the present embodiment uses an ultrasonic three-dimensional image for displaying a three-dimensional image. When used as a display device, the three-dimensional region of interest 32 is particularly defined as a VOI (volume of interest).
【0020】4.原理 4-1 原理の概要 ところで、前記三次元データ空間30は、例えば被検体
の肝臓などに設定される。そして、この三次元データ空
間30内において異常が存在するか否かが検出されるこ
とによって、前記三次元データ空間30が設定された被
検体の部位(上記の例では肝臓)に異常が存在するか否
かの検出が行われることとなる。このときには、三次元
データ空間30内の正常細胞上に探索箱34を設定し、
この探索箱34中のテクスチャー特徴量とVOI32中
のテクスチャー特徴量とを比較することによってVOI
32内の異常状態の検出が行われるようになっている。
すなわち、対象となる部位が、当該部位と対応する正常
細胞と比較されることによって異常であるか否かの検出
が行われるようになっている。[0020] 4. Principle 4-1 Outline of Principle By the way, the three-dimensional data space 30 is set, for example, in the liver of the subject. Then, by detecting whether or not there is an abnormality in the three-dimensional data space 30, there is an abnormality in the site of the subject (the liver in the above example) in which the three-dimensional data space 30 is set. Whether or not it will be detected. At this time, the search box 34 is set on the normal cells in the three-dimensional data space 30,
By comparing the texture feature amount in the search box 34 with the texture feature amount in the VOI 32, the VOI
An abnormal state in 32 is detected.
That is, whether or not the target site is abnormal is detected by comparing with the normal cells corresponding to the site.
【0021】なお、ここでいうテクスチャー特徴量と
は、粗密・明暗・乾湿・硬柔などの度合いを示す量であ
るが、各臓器においてはそれぞれ特定のパターンを有し
ている。例えば、肝臓には肝臓固有のテクスチャー特徴
量が存在しているため、これを特にテクスチャーパター
ンと呼ぶことにする。The texture feature amount here is an amount indicating the degree of density, brightness, darkness, dryness, hardness, etc., but each organ has a specific pattern. For example, since the liver has a texture characteristic amount peculiar to the liver, this will be particularly referred to as a texture pattern.
【0022】今ここで、肝臓の中に肝臓癌40が存在し
たとすると、探索箱34とVOI32とを比較すること
によってこの異常部位の検出が行われることとなる。こ
こで、本実施例に係る超音波画像表示装置においては、
正常細胞と異常細胞の類似度を出力することによって、
この検出を行うものである。そしてこれは、本実施例に
おいては、探索箱34とVOI32の間のファジー合意
を採ることによって行われる。そして、この検出手法
は、本実施例に係る超音波画像表示装置において特徴的
な手法である。従って、当該手法は、三次元画像表示を
行う場合のみならず二次元画像表示を行う場合にも同様
に適用することが可能である。Now, if the liver cancer 40 exists in the liver, this abnormal portion will be detected by comparing the search box 34 and the VOI 32. Here, in the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment,
By outputting the similarity between normal cells and abnormal cells,
This detection is performed. And this is done by taking a fuzzy agreement between the search box 34 and the VOI 32 in this embodiment. Then, this detection method is a characteristic method in the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment. Therefore, the method can be applied to not only the case of displaying a three-dimensional image but also the case of displaying a two-dimensional image.
【0023】以上のように、組織間の類似度を評価する
ことによって異常か否かの検出を行うことにより、正常
細胞との類似性が見出だせない部位、つまり正常細胞と
類似度がかけ離れている部位は、異常部位(すなわち癌
細胞の部位)として評価されることになる。一方、正常
細胞との類似性が近い部位は、正常か又は正常に近い状
態を示す部位として評価される。As described above, by detecting the similarity between the tissues to detect whether or not there is an abnormality, the similarity between the normal cells and the site where the similarity with the normal cells cannot be found, that is, the similarity is far from that of the normal cells. The site that is present will be evaluated as an abnormal site (ie, a site of cancer cells). On the other hand, a site having a similarity to a normal cell is evaluated as a site showing a normal state or a state close to a normal state.
【0024】ここで、この評価をファジー合意を採って
行うため、正常細胞と「極めて」類似度が高いとか、
「おおよそ」近いとかいう評価を行うことが可能となっ
ているものである。また同時に、個人差等に基づくテク
スチャーパターンのぶれを吸収することもできるように
なっている。Here, since this evaluation is performed with a fuzzy consensus, it is highly similar to normal cells.
It is possible to make an evaluation "approximately". At the same time, it is possible to absorb blurring of the texture pattern based on individual differences and the like.
【0025】4-2 三次元探索方法 図4は、本実施例に係る超音波画像表示装置における三
次元探索方法を示した図である。なおこれは、超音波画
像表示装置を二次元から三次元へ拡張したときに導入さ
れる新しい概念である。 4-2 3D Search Method FIG. 4 is a diagram showing a 3D search method in the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment. Note that this is a new concept introduced when the ultrasonic image display device is expanded from two-dimensional to three-dimensional.
【0026】図4に示されているように、本実施例に係
る超音波画像表示装置における三次元探索方法において
は、X方向・Y方向・Z方向のいずれも直方体の360
°にわたって探索が行われることになる。すなわち、図
4(a)に示されているように、X方向の探索は直方体
の横方向の側面全体にわたって行われることとなり、こ
れに対応して、図4(b),(c)に示されているよう
に、Y方向,Z方向の探索も直方体の2面だけを残して
すべての側面について行われるようになっており、この
ようにすることで、直方体のすべての面についてX方
向,Y方向,Z方向の探索が行われるようになってい
る。ところで、このように三次元探索方法を設定するこ
とで、例えば図4(d)に示されるような系、つまり長
さの異なる無数の針が突き刺さっているような系を的確
に検出することができるようになる。なお、もしこれが
二次元断層像であると、図4(d)に示されるような系
は、細かい粒子が散らばっている系と区別して検出する
ことができない。As shown in FIG. 4, in the three-dimensional search method in the ultrasonic image display apparatus according to this embodiment, all of the X, Y, and Z directions are rectangular parallelepipeds 360.
The search will be conducted over °. That is, as shown in FIG. 4A, the search in the X direction is performed over the entire lateral side surface of the rectangular parallelepiped, and correspondingly, the search is performed as shown in FIGS. 4B and 4C. As described above, the search in the Y direction and the Z direction is also performed for all the side surfaces, leaving only the two surfaces of the rectangular parallelepiped. By doing so, the X direction, A search in the Y direction and the Z direction is performed. By setting the three-dimensional search method in this manner, for example, a system as shown in FIG. 4D, that is, a system in which innumerable needles having different lengths are stuck can be accurately detected. become able to. If this is a two-dimensional tomographic image, the system shown in FIG. 4D cannot be detected separately from the system in which fine particles are scattered.
【0027】次に、テクスチャー特徴量の抽出の原理
と、抽出されたテクスチャー特徴量に対するファジー合
意の採り方の原理について説明する。Next, the principle of extracting the texture feature amount and the principle of how to obtain a fuzzy agreement with respect to the extracted texture feature amount will be described.
【0028】4-3 テクスチャー特徴量 本実施例においては、図3に示されるような探索箱34
とVOI32のそれぞれに対して上記のようなX・Y・
Z方向の探索を行ってそれぞれのテクスチャー特徴量を
抽出するが、本実施例においてはこのテクスチャー特徴
量を、 (1)エネルギー (2)局所一様性 (3)慣性 の3つに分類して表現し、そしてこれらを以下の[数
1]の式(1),式(2),式(3)に示されているよ
うに、それぞれ定義している。 4-3 Texture Feature Amount In the present embodiment, the search box 34 as shown in FIG.
And VOI 32 for each of the above X, Y,
Each texture feature amount is extracted by performing a search in the Z direction. In the present embodiment, the texture feature amount is classified into three (1) energy (2) local uniformity (3) inertia. They are expressed and defined respectively as shown in the following equations (1), (2) and (3) of [Equation 1].
【0029】ここで、θはX,Y,Zの変数のうちのい
ずれかを示すものであり、Nは画像の濃度レベルの数で
ある。また、i,jは上記θ中の任意の2つの成分を表
し、dはこのi,j間の距離を表している。そして、s
(i,j|d,θ)は濃度共起行列であり、正規化され
ている。従って、例えば変数Xにおいては、距離dだけ
離れた2点i,jが採られて、これについての濃度共起
行列s(i,j|d,X)が使用されることとなる。変
数Y,Zについても同様で、濃度共起行列s(i,j|
d,Y),s(i,j|d,Z)がそれぞれ使用される
こととなる。Here, θ represents any one of X, Y, and Z variables, and N represents the number of density levels of the image. Further, i and j represent arbitrary two components in θ, and d represents the distance between i and j. And s
(I, j | d, θ) is the concentration co-occurrence matrix and is normalized. Therefore, for example, in the variable X, two points i, j separated by the distance d are taken, and the concentration co-occurrence matrix s (i, j | d, X) for this is used. The same applies to the variables Y and Z, and the concentration co-occurrence matrix s (i, j |
d, Y) and s (i, j | d, Z) will be used respectively.
【0030】[0030]
【数1】 [Equation 1]
【0031】ところで、濃度共起行列s(i,j|d,
θ)は、距離d離れた2点間の濃度値i,jの濃度対頻
度を表している。By the way, the density co-occurrence matrix s (i, j | d,
θ) represents the density versus frequency of the density values i and j between two points separated by the distance d.
【0032】エネルギーは、式(1)で定義される特徴
の一つである。このエネルギーが大きな値を示すとき
は、濃度共起行列の中で、ある濃度値i,jの組合せの
頻度が多く、これに集中していることを示している。こ
れは、例えば画像が限られた濃度レベルのみで構成され
ている場合で、二値画像とか極端な例では画像がすべて
同じ値の中間値の場合(この場合、エネルギーは最大値
となる)である。Energy is one of the characteristics defined by the equation (1). When this energy has a large value, it indicates that the density co-occurrence matrix has a high frequency of combinations of certain density values i and j and is concentrated on this. This is the case, for example, when the image is composed of only limited density levels, and in binary images or in extreme cases when the images are all intermediate values of the same value (in this case the energy is maximum). is there.
【0033】局所一様性は、式(2)で定義されるよう
に濃度値iとjの差が、分母にあるためi=jとなる画
素が多い場合に大きな値を示す。これは画像が滑らかで
2点間での変化が少ないことを意味する。The local uniformity shows a large value when there are many pixels for which i = j because the difference between the density values i and j is in the denominator as defined by the equation (2). This means that the image is smooth and the change between two points is small.
【0034】これに対して慣性は、iとjとの濃度差が
大きい場合に大きな値となる。つまり画像が非常に粗く
凸凹である度合いを反映する。On the other hand, the inertia has a large value when the density difference between i and j is large. That is, it reflects the degree to which the image is very rough and uneven.
【0035】また、探索箱とVOIのテクスチャーパタ
ーンの類似度を両者のエネルギー又は局所一様性や慣性
から特徴ベクトルを定義し、両者の特徴ベクトル間の距
離を[数2]に示す特徴距離として表している。つまり
この距離がゼロのとき、探索箱とVOIのテクスチャー
パターンが一致し、逆に距離が大きいとき、両者の類似
度が少ないことを表している。Further, the similarity between the search box and the texture pattern of the VOI is defined as a feature vector from their energy or local uniformity or inertia, and the distance between the two feature vectors is defined as the feature distance shown in [Equation 2]. It represents. That is, when the distance is zero, the texture patterns of the search box and the VOI match each other, and when the distance is large, the similarity between the two is small.
【0036】[0036]
【数2】 [Equation 2]
【0037】4-4 ファジー合意を採る理由 以上が本実施例におけるテクスチャー特徴量抽出につい
ての説明であるが、以下にファジー合意に基づいた解析
の説明をしていくことにする。 4-4 Reasons for Adopting Fuzzy Agreement The above is the description about the extraction of the texture feature amount in the present embodiment, but the analysis based on the fuzzy agreement will be described below.
【0038】まず、ファジー合意に基づく識別方法をテ
クスチャー解析法に結合させることの有用性を、従来か
ら指摘されていたテクスチャー解析法の欠点と絡めて、
以下に説明する。First, the usefulness of combining the identification method based on the fuzzy agreement with the texture analysis method is linked with the drawbacks of the texture analysis method which have been pointed out in the past.
This will be described below.
【0039】つまり、テクスチャー解析法それ自体は、
医療用超音波画像の解析法として既に応用がなされてお
り、例えば肝臓内における正常細胞と腫瘍、更にはその
腫瘍が良性か悪性かの判断に用いることができるとの報
告もされてはいる。しかしながら、テクスチャー解析法
は統計量を基本量として用いているために、テクスチャ
ー解析法それ自体は必ず統計的変動の影響を受けること
となるのである。従って、これらの変動をできるだけ押
さえるためには、ある程度のデータから特徴量を算出す
る必要があり、またこのようにしなければ医療用機器と
しての安全性を保つことができない。That is, the texture analysis method itself is
It has already been applied as a method for analyzing medical ultrasonic images, and it has been reported that it can be used, for example, to determine whether normal cells and tumor in the liver, and further whether the tumor is benign or malignant. However, since the texture analysis method uses statistics as a basic quantity, the texture analysis method itself is always affected by statistical fluctuations. Therefore, in order to suppress these fluctuations as much as possible, it is necessary to calculate the characteristic amount from a certain amount of data, and if this is not done, the safety as a medical device cannot be maintained.
【0040】ここで、テクスチャー特徴量を算出する範
囲が制限されている場合でも、テクスチャー特徴量の曖
昧さは存在する。つまり、テクスチャー特徴量を算出す
る範囲が制限されている場合においても、データ自身が
持つ統計的変動の影響を受けることによって、その解析
位置によりテクスチャー特徴量の取り得る値が必然的に
ある幅を持つこととなるので、その意味でのテクスチャ
ー特徴量の曖昧さが存在することとなるからである。例
えば、同じ癌であったとしても、解析する位置や範囲の
大きさにより、算出される特徴量が変化するのである。
ここで、もしこの癌のテクスチャー特徴量の変動幅が大
きくて、同様な解析を正常細胞部位に対して行った場合
のテクスチャー特徴量の統計的変動幅と重なり合うとい
うような事態が生じた場合には、正常細胞と癌細胞との
区別がかなり曖昧となる。事実、腫瘍の良性悪性につい
て超音波テクスチャー解析による両者の平均的な特徴量
の差異を認めてはいるものの、その各テクスチャー特徴
量の変動幅が大きくて互いに重なり合う範囲も大きいた
め両者の境界を設定することができず、従って実際には
臨床に用いることができないというような研究発表もな
されている。Here, even if the range for calculating the texture feature amount is limited, the ambiguity of the texture feature amount still exists. That is, even when the range for calculating the texture feature amount is limited, the range in which the value of the texture feature amount can be inevitably changed depending on the analysis position is affected by the statistical fluctuation of the data itself. This is because the texture feature quantity is ambiguous in that sense. For example, even for the same cancer, the calculated feature amount changes depending on the position to be analyzed and the size of the range.
Here, if the variation range of the texture feature amount of this cancer is large, and a situation occurs where it overlaps with the statistical variation range of the texture feature amount when the same analysis is performed on the normal cell site. Makes the distinction between normal cells and cancer cells quite ambiguous. In fact, regarding the benign malignancy of the tumor, although the difference in the average feature amount between the two is recognized by ultrasonic texture analysis, the variation range of each texture feature amount is large and the overlapping range is large, so the boundary between them is set. There is also a research presentation that it cannot be done and therefore cannot be used clinically.
【0041】ところで、このように両者の境界が曖昧で
あるということは、次のような医療用画像のテクスチャ
ー特徴量の曖昧さに基づくものと考えられる。By the way, the fact that the boundary between the two is ambiguous is considered to be based on the following ambiguous texture feature amount of the medical image.
【0042】(1)データそのものの持つ曖昧さ 解析範囲や位置の制限によるデータの統計的変動。(1) Ambiguity of data itself Statistical fluctuation of data due to limitation of analysis range and position.
【0043】(2)アルゴリズムによる曖昧さ 診断部位が変わるとデータの性質も変わり、必ずしも万
能のアルゴリズムが存在するとは限らない。(2) Ambiguity due to algorithm The nature of the data changes as the diagnostic part changes, and a universal algorithm does not always exist.
【0044】(3)被検体(患者)の個体差による曖昧
さ たとえ診断部位のデータの大きさやアルゴリズムが一定
であるとしても、被検体毎にその特徴量が変化する。(3) Ambiguity due to individual difference of subject (patient) Even if the size of the diagnostic region data or the algorithm is constant, the feature amount varies from subject to subject.
【0045】そして、これらのような曖昧さが存在する
以上は、それらをある値を境にはっきりとクラス分けす
ることは困難な場合が多い。この問題を解決する方法と
して、それぞれの曖昧さをある程度許容しつつも、全体
として一つの結論が得られる手段が望まれていることと
なる。そして、これを解決するものはファジー合意に基
づく識別方法が有効である。Since such ambiguities exist, it is often difficult to clearly classify them with a certain value as a boundary. As a method of solving this problem, it is desired to have a means that can obtain one conclusion as a whole while allowing each ambiguity to some extent. And as a solution to this, an identification method based on a fuzzy agreement is effective.
【0046】なぜならば、一般的にファジー制御(本実
施例においてはファジー合意に基づく識別方法)は、メ
ンバーシップ関数を定義して、データが取り込まれると
前記メンバーシップ関数とのマッチング度を調べること
によって判定を行うために、回路素子の破壊や断線及び
外来雑音及び電源電圧の変動等に対して、従来の0と1
とによって判定する方法よりもはるかに強く安定なもの
であるからである。そしてこれは、システムの信頼性と
いう点から見て極めて重要な性質であり、特に前記欠陥
が人命に直ちに影響する医療用装置においては極めて重
要なポイントとなる。This is because, in general, in fuzzy control (in this embodiment, an identification method based on fuzzy agreement), a membership function is defined, and when data is taken in, the degree of matching with the membership function is checked. In order to make a decision by the conventional method, it is possible to use the conventional 0 and 1 against destruction of circuit elements, disconnection, external noise, fluctuation of power supply voltage, etc.
This is because it is much stronger and more stable than the method determined by and. This is a very important property from the viewpoint of system reliability, and is a very important point especially in the medical device in which the defect immediately affects the human life.
【0047】このようにして、ファジー合意に基づく識
別方法をテクスチャー解析法に結合させることによっ
て、テクスチャー解析法本来の欠点を効果的に補うこと
ができるようになるので、これを適用した場合について
以下に説明する。By combining the identification method based on the fuzzy agreement with the texture analysis method in this way, it becomes possible to effectively compensate for the inherent drawbacks of the texture analysis method. Explained.
【0048】4-5 ファジー合意に基づく識別方法 本実施例においてファジー合意に基づく識別方法を適用
するに当たっては、まず、画像内に指定されたVOI3
2のテクスチャー特徴量をAv,Bv,Cvとし、同じ
く画像内に指定された探索箱34のテクスチャー特徴量
をAd,Bd,Cdとする。VOI32と探索箱34の
テクスチャー特徴量はそれぞれ同じ方法のテクスチャー
解析によって求める。更に、VOI32と探索箱34と
のそれぞれのテクスチャー特徴量の差DA ,DB ,DC
を次の[数3]のように定義する。 4-5 Identification Method Based on Fuzzy Agreement In applying the identification method based on the fuzzy agreement in this embodiment, first, the VOI 3 specified in the image is applied.
The texture feature amounts of 2 are Av, Bv, and Cv, and the texture feature amounts of the search box 34 designated in the image are Ad, Bd, and Cd. The texture feature amounts of the VOI 32 and the search box 34 are obtained by texture analysis using the same method. Further, the difference D A , D B , D C between the texture feature amounts of the VOI 32 and the search box 34, respectively.
Is defined as the following [Equation 3].
【0049】[0049]
【数3】 DA≡|Ad−Av|…………(7) DB≡|Bd−Bv|…………(8) DC≡|Cd−Cv|…………(9)[Equation 3] D A ≡ | Ad−Av | …… (7) D B ≡ | Bd−Bv | ………… (8) D C ≡ | Cd−Cv | …… (9)
【0050】そして、これらDA ,DB ,DC を用い
て、VOI32と探索箱34との一致度Cについて、図
5及び図6を参照し、以下に示されるようにファジール
ールを定める。Then, using these D A , D B , and D C , the fuzzy rule is determined as shown below with reference to FIGS. 5 and 6 for the matching degree C between the VOI 32 and the search box 34.
【0051】 ファジールール RULE1 : IF DA is LA then C is SA. RULE2 : IF DA is ML then C is SM. RULE3 : IF DA is MM then C is MM. RULE4 : IF DA is SM then C is ML. RULE5 : IF DA is SA then C is LA. RULE6 : IF DB is LA then C is SA. RULE7 : IF DB is ML then C is SM. RULE8 : IF DB is MM then C is MM. RULE9 : IF DB is SM then C is ML. RULE10: IF DB is SA then C is LA. RULE11: IF DC is LA then C is SA. RULE12: IF DC is ML then C is SM. RULE13: IF DC is MM then C is MM. RULE14: IF DC is SM then C is ML. RULE15: IF DC is SA then C is LA. 若しくは、 ルール1:もしDA が大きい(LA)ならば、VOI3
2と探索箱34との一致度(C)は小さい(SA)。The fuzzy rules RULE1: IF D A is LA then C is SA. RULE2: IF D A is ML then C is SM. RULE3: IF D A is MM then C is MM. RULE4: IF D A is SM then C is ML. RULE5: IF D A is SA then C is LA. RULE6: IF D B is LA then C is SA. RULE7: IF D B is ML then C is SM. RULE8: IF D B is MM then C is MM. RULE9: IF D B is SM then C is ML. RULE10: IF D B is SA then C is LA. RULE11: IF D C is LA then C is SA. RULE12: IF D C is ML then C is SM. RULE13: IF D C is MM then C is MM. RULE14: IF D C is SM then C is ML. RULE15: IF D C is SA then C is LA. Or rule 1: if D A is large (LA), VOI3
The degree of coincidence (C) between 2 and the search box 34 is small (SA).
【0052】ルール2:もしDA が少し大きい(ML)
ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は少
し小さい(SM)。Rule 2: If D A is a little larger (ML)
Then, the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is slightly small (SM).
【0053】ルール3:もしDA が中ぐらい(MM)な
らば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は中ぐ
らい(MM)。Rule 3: If D A is medium (MM), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is medium (MM).
【0054】ルール4:もしDA が少し小さい(SM)
ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は少
し大きい(ML)。Rule 4: If D A is a little small (SM)
Then, the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is a little large (ML).
【0055】ルール5:もしDA が小さい(SA)なら
ば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は大きい
(LA)。Rule 5: If D A is small (SA), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is large (LA).
【0056】ルール6:もしDB が大きい(LA)なら
ば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は小さい
(SA)。Rule 6: If D B is large (LA), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is small (SA).
【0057】ルール7:もしDB が少し大きい(ML)
ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は少
し小さい(SM)。Rule 7: If D B is a little larger (ML)
Then, the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is slightly small (SM).
【0058】ルール8:もしDB が中ぐらい(MM)な
らば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は中ぐ
らい(MM)。Rule 8: If D B is medium (MM), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is medium (MM).
【0059】ルール9:もしDB が少し小さい(SM)
ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は少
し大きい(ML)。Rule 9: If D B is a little small (SM)
Then, the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is a little large (ML).
【0060】ルール10:もしDB が小さい(SA)な
らば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は大き
い(LA)。Rule 10: If D B is small (SA), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is large (LA).
【0061】ルール11:もしDC が大きい(LA)な
らば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は小さ
い(SA)。Rule 11: If D C is large (LA), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is small (SA).
【0062】ルール12:もしDC が少し大きい(M
L)ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)
は少し小さい(SM)。Rule 12: If D C is a little larger (M
L), the degree of coincidence between the VOI 32 and the search box 34 (C)
Is a little small (SM).
【0063】ルール13:もしDC が中ぐらい(MM)
ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は中
ぐらい(MM)。Rule 13: If D C is Medium (MM)
Then, the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is medium (MM).
【0064】ルール14:もしDC が少し小さい(S
M)ならば、VOI32と探索箱34との一致度(C)
は少し大きい(ML)。Rule 14: If D C is a little small (S
If M), the degree of coincidence between the VOI 32 and the search box 34 (C)
Is a little big (ML).
【0065】ルール15:もしDC が小さい(SA)な
らば、VOI32と探索箱34との一致度(C)は大き
い(LA)。Rule 15: If D C is small (SA), the degree of coincidence (C) between the VOI 32 and the search box 34 is large (LA).
【0066】なお、上記テクスチャー特徴量の差DA ,
DB ,DC は、それぞれエネルギー,局所一様性,慣性
に対応する。また、上記のようなファジールールをすべ
てまとめると、本実施例では、表1に示されているよう
なルールとなる。The difference D A between the texture feature amounts,
D B and D C correspond to energy, local uniformity, and inertia, respectively. In addition, if all of the above fuzzy rules are put together, in this embodiment, the rules are as shown in Table 1.
【0067】[0067]
【表1】 [Table 1]
【0068】ここで、図5は、上記のような本実施例に
おけるファジールールの前件部に対して設定されるメン
バーシップ関数であり、図6は後件部に対して設定され
るメンバーシップ関数を示した図である。Here, FIG. 5 is a membership function set for the antecedent part of the fuzzy rule in the present embodiment as described above, and FIG. 6 is a membership function set for the consequent part. It is the figure which showed the function.
【0069】テクスチャー特徴量の差DA ,DB ,DC
のメンバーシップ関数は、図5(b)に示されているよ
うに、三角形状の関数値を採っており、具体的には、テ
クスチャー特徴量の差DA (又はDB ,DC )にα又は
(1+α)を掛けた範囲に広がりを持つメンバーシップ
関数を構成している。Differences in texture feature amounts D A , D B , D C
As shown in FIG. 5B, the membership function of is a triangular function value. Specifically, the difference in texture feature amount D A (or D B , D C ) It constitutes a membership function with a spread in the range multiplied by α or (1 + α).
【0070】次に、実施例においては、後件部のメンバ
ーシップ関数は、図6に示されているように、以下のよ
うな関数で構成されている。Next, in the embodiment, the membership function of the consequent part is composed of the following functions, as shown in FIG.
【0071】y=x/64 y=x/64+2 y=x/64−1 y=x/64+3 y=x/64−1 y=x/64+4 y=x/64−2 y=x/64+5 y=x/64−3 y=x/64+6 y=x/64−4 そして後件部においては、その表示範囲が0〜255で
ある(すなわち8ビット)。Y = x / 64 y = x / 64 + 2 y = x / 64-1 y = x / 64 + 3 y = x / 64-1 y = x / 64 + 4 y = x / 64-2 y = x / 64 + 5 y = X / 64-3 y = x / 64 + 6 y = x / 64-4 In the consequent part, the display range is 0 to 255 (that is, 8 bits).
【0072】なお、以上のような設定は、あくまでも一
例であって、メンバーシップ関数は、設定されるデータ
空間の位置や測定対象の種類などに応じて、適当に変化
させることができる。The above setting is merely an example, and the membership function can be appropriately changed according to the position of the data space to be set, the type of the measurement target, and the like.
【0073】ところで、VOI32と探索箱34との一
致度Cについて考察すると以下のようになる。The degree of coincidence C between the VOI 32 and the search box 34 will be examined as follows.
【0074】まず、前述のとおり、後件部においてはそ
の表示範囲が0〜255であるため、VOI32と探索
箱34との一致度Cはこの範囲で表示が行われることと
なる。 ここで、表示が0であった場合には一致度Cは
0、すなわち比較される組織部位同士が全然似ていない
ことを示しており、一方、表示が255である場合には
一致度Cは最高値、すなわち比較される組織の部位同士
が完全に同一であるということを示している。従って、
表示値すなわち一致度Cの出力が255に近い場合に
は、当該データ空間は類似度が高く、従って当該データ
空間は一様であるということを示している。一方、一致
度Cの出力が0に近い場合には、データ空間中に通常の
組織と異なる部位が存在することを示しており、従って
当該データ空間内に異常が生じている可能性のデータの
ひとつを示唆することとなる。ところがここで注意しな
ければならないことは、この類似度の出力は、正常な部
位と異常な部位との絶対的な境界線を医師に提示するも
のではなく、医師に提示するものはあくまでも類似度で
あり、正常な部位と異常な部位の境界線は、提示された
組織の類似度を基にして(必要であれば、他のデータも
考慮して)医師が判断するものである。First, as described above, in the consequent part, the display range is 0 to 255, so that the matching degree C between the VOI 32 and the search box 34 is displayed in this range. Here, when the display is 0, the matching degree C is 0, that is, it indicates that the compared tissue parts are not similar to each other, while when the display is 255, the matching degree C is It indicates that the highest value, that is, the tissue parts to be compared are completely the same. Therefore,
When the display value, that is, the output of the coincidence C is close to 255, it indicates that the data space has a high degree of similarity, and thus the data space is uniform. On the other hand, if the output of the degree of coincidence C is close to 0, it indicates that there is a site different from normal tissue in the data space, and therefore, there is a possibility that an abnormality has occurred in the data space. It would suggest one. However, it should be noted here that the output of this similarity does not present the doctor with an absolute boundary line between a normal part and an abnormal part, but what is presented to the doctor is nothing more than a similarity. The boundary line between the normal part and the abnormal part is determined by the doctor based on the degree of similarity of the presented tissue (considering other data if necessary).
【0075】ここで、一致度Cを出力をする際に行われ
るディファジフィケーションについて説明する。例え
ば、図7に示すようなデータDA が得られたとすると、
このデータDA と前件部のメンバーシップ関数とのマッ
チング度は、MMと0.4、MLと0.8でLAと0.
7である。これを図8に示されている後件部のメンバー
シップ関数に対応させる。ここでは、ファジールールに
より、前件部のMMに対応する後件部はMM(ルール
3)、前件部のMLに対応する後件部はSM(ルール
2)、前件部のLAに対応する後件部はSA(ルール
1)を用いている。Here, description will be given of the defuzzification performed when outputting the degree of coincidence C. For example, if data D A as shown in FIG. 7 is obtained,
The matching degrees between the data D A and the membership function of the antecedent part are MM and 0.4, ML and 0.8, and LA and 0.
7 This corresponds to the membership function of the consequent part shown in FIG. Here, according to the fuzzy rule, the consequent part corresponding to MM of the antecedent part corresponds to MM (rule 3), the consequent part corresponding to ML of the antecedent part corresponds to SM (rule 2), and LA of the antecedent part. The consequent part to do uses SA (rule 1).
【0076】従って、前件部と後件部の関係は次のよう
になる。Therefore, the relationship between the antecedent part and the consequent part is as follows.
【0077】 前件部 後件部 MM 0.4 MM 0.4 ML 0.8 SM 0.8 LA 0.7 SA 0.7 従って、通常の手法に従い、後件部のメンバーシップ関
数のSAの0.7から下の部分と、同SMの0.8から
下の部分と、同MMの0.4から下の部分とがデータと
して生かされることとなる。同時にデータDB ,DC が
得られた場合は、同様にファジールールにより、後件部
の三角形が選ばれ、ファジー合意が、ここで採られる。Antecedent part Consequent part MM 0.4 MM 0.4 ML 0.8 SM 0.8 LA 0.7 SA 0.7 Therefore, according to the usual method, the SA of the membership function of the consequent part is The portion below 0.7, the portion below 0.8 of the same SM, and the portion below 0.4 of the MM are used as data. When the data D B and D C are obtained at the same time, the triangle of the consequent part is similarly selected by the fuzzy rule, and the fuzzy agreement is adopted here.
【0078】最後にディファジフィケーションとしてこ
のようにして得られた図8の斜線部の面積の重心Gの位
置が採られて、これが一致度Cの値として出力されて表
示され、同時にこれが組織の類似度の評価として用いら
れることとなる。なお、本実施例においては、重心法に
よって一致度Cの値を決定しているが、当該ディファジ
フィケーションはこのほかの方法を用いることももちろ
ん可能である。Finally, the position of the center of gravity G of the shaded area in FIG. 8 thus obtained is taken as the defuzzification, and this is output and displayed as the value of the degree of coincidence C. At the same time, this is the tissue. Will be used as an evaluation of the similarity. In the present embodiment, the value of the degree of coincidence C is determined by the centroid method, but it is of course possible to use other methods for the defuzzification.
【0079】そして、このようにして得られた一致度C
の値の出力を基にして、検査の対象となる組織の類似度
を明暗で示す、例えば、類似している場合は明るく、類
似していない場合は暗くするというように、明暗で表示
することによって類似度を画像処理することが可能であ
る。なお、明暗ばかりでなく、輝度又は彩度などを用い
て表示してもよいが、これらはいずれも周知の方法で表
示することが可能である。Then, the degree of coincidence C obtained in this way
Based on the output of the value of, the degree of similarity of the tissue to be examined is shown in light and dark, for example, it is bright when it is similar and dark when it is not similar. It is possible to image-process the degree of similarity. It should be noted that not only the brightness and darkness but also the brightness or the saturation may be used for display, but any of these can be displayed by a known method.
【0080】なお、上記実施例では上記説明した三次元
探索方法とテクスチャー解析法を用いて抽出されたVO
I32と探索箱34とのテクスチャー特徴量の差につい
てファジー合意を採るようにしているが、本実施例に係
る超音波画像表示装置のテクスチャー特徴量の抽出方法
等はこれに限られるものではない。すなわち、本実施例
に係る超音波画像表示装置を超音波二次元画像表示装置
として使用した場合には、公知のテクスチャー解析法に
よって抽出されたテクスチャー特徴量の差についてファ
ジー合意を採るようにすればよく、また本実施例に係る
超音波画像表示装置を超音波三次元画像表示装置として
使用した場合には、図4に示される三次元探索方法又は
他の三次元探索方法を用いて公知のテクスチャー解析法
によって抽出されたテクスチャー特徴量の差についてフ
ァジー合意を採るようにしてもよい。In the above embodiment, the VO extracted using the three-dimensional search method and the texture analysis method described above is used.
The fuzzy agreement is adopted for the difference in texture feature amount between I32 and the search box 34, but the extraction method of the texture feature amount of the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment is not limited to this. That is, when the ultrasonic image display device according to the present embodiment is used as an ultrasonic two-dimensional image display device, fuzzy agreement can be obtained regarding the difference in texture feature amount extracted by a known texture analysis method. Well, when the ultrasonic image display device according to the present embodiment is used as an ultrasonic three-dimensional image display device, a known texture is obtained by using the three-dimensional search method shown in FIG. 4 or another three-dimensional search method. A fuzzy agreement may be adopted regarding the difference in the texture feature amount extracted by the analysis method.
【0081】[0081]
【発明の効果】以上のようにして、本発明に係る超音波
画像形成装置においては、データの揺らぎに、出力、か
つ組織の状態に的確に追従した画像表示を行える装置を
提供することが可能となり、医師は、的確な新たな解析
データを得ることが可能となる。これは、情報が多けれ
ば多いほど良い治療が行われる医療にとっては好ましい
ことであり、かつ安全性が大きいということもあり、実
用価値は大きい。As described above, in the ultrasonic image forming apparatus according to the present invention, it is possible to provide an apparatus capable of outputting data fluctuations and displaying an image accurately following the state of the tissue. Therefore, the doctor can obtain accurate new analysis data. This is preferable for medical treatment in which the more information there is, the better the treatment is performed, and the greater the safety, the greater the practical value.
【図1】本願発明の好適な実施例の機能構成を示すブロ
ック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a preferred embodiment of the present invention.
【図2】本実施例に係る超音波画像表示装置の動作の流
れを示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a flow of operations of the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment.
【図3】データ空間中の探索箱とVOIの関係を示した
図である。FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a search box and a VOI in a data space.
【図4】実施例に係る超音波画像表示装置を超音波三次
元画像表示装置として使用した場合の三次元探索方法を
説明する説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a three-dimensional search method when the ultrasonic image display device according to the embodiment is used as an ultrasonic three-dimensional image display device.
【図5】ファジールールの前件部のメンバーシップ関数
を示した図である。FIG. 5 is a diagram showing a membership function of an antecedent part of a fuzzy rule.
【図6】本実施例に係る超音波画像表示装置のファジー
ルールの後件部のメンバーシップ関数を示した図であ
る。FIG. 6 is a diagram showing a membership function of a consequent part of a fuzzy rule of the ultrasonic image display apparatus according to the present embodiment.
【図7】取り込まれたデータと前件部のメンバーシップ
関数との関係を示した図である。FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the captured data and the membership function of the antecedent part.
【図8】図7のデータに対する後件部のメンバーシップ
関数と、ディファジフィケーションの様子を示す説明図
である。8 is an explanatory diagram showing a membership function of a consequent part for the data of FIG. 7 and a state of defuzzification.
【図9】しきい値法による表面抽出の方法を示す説明図
である。FIG. 9 is an explanatory diagram showing a surface extraction method by a threshold method.
【図10】フォン・シェーディング法による三次元構築
を説明する説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating three-dimensional construction by the von shading method.
12 CPU 14 データ空間指定手段 16 次元指定手段 18 関心領域指定手段 20 探索箱指定手段 22 テクスチャーパターン抽出手段 24 メモリ 26 表示手段 12 CPU 14 Data Space Designating Means 16 Dimension Designating Means 18 ROI Designating Means 20 Search Box Designating Means 22 Texture Pattern Extracting Means 24 Memory 26 Displaying Means
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 広瀬 昌紀 東京都三鷹市牟礼6丁目22番1号 アロカ 株式会社内 (56)参考文献 特開 昭61−244332(JP,A) 特開 平3−509235(JP,A) 特開 平3−4465(JP,A) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (72) Inventor Masanori Hirose 6-22-1, Mure, Mitaka City, Tokyo Aloka Co., Ltd. (56) References JP-A-61-244332 (JP, A) JP-A-3- 509235 (JP, A) JP-A-3-4465 (JP, A)
Claims (2)
超音波パルスを送波し、該データ空間内から反射してく
るエコー情報を基にして、被検体内の画像表示を行う超
音波画像表示装置であって、 (1)被検体内から反射してくるエコー情報を蓄えるメ
モリ部と、 (2)前記データ空間内の注目組織に対して関心領域を
指定するための関心領域指定手段と、 (3)前記データ空間内において探索領域を移動させつ
つ順次設定する探索領域設定手段と、 (4)前記関心領域内のテクスチャ−特徴量の抽出を行
う関心領域テクスチャーパターン抽出手段と、 (5)前記探索領域内のテクスチャ−特徴量の抽出を行
う探索領域テクスチャーパターン抽出手段と、 (6)前記探索領域テクスチャーパターン抽出手段によ
って探索領域テクスチャーパターンが抽出される毎に、
前記関心領域テクスチャーパターン抽出手段によって抽
出された関心領域テクスチャーパターンと、前記探索領
域テクスチャーパターン抽出手段によって抽出された探
索領域テクスチャーパターンと、を比較するテクスチャ
ーパターン比較手段と、 を含み、前記関心領域が設定された組織とそれ以外の空
間内の組織との類似度を評価し、組織性状を把握するこ
とを特徴とする超音波画像表示装置。1. An ultra-sound system for displaying an image of the inside of a subject based on echo information reflected from the data space by transmitting an ultrasonic pulse to the data space of the subject to be measured. A sound wave image display device comprising: (1) a memory unit for storing echo information reflected from the inside of a subject; and (2) a region of interest for a target tissue in the data space.
A region of interest designating means for specifying, One moves the search region probe Te (3) the data space smell
Search area setting means for sequentially setting two areas, (4) area of interest texture pattern extraction means for extracting texture-feature quantities in the area of interest, and (5) extraction of texture-feature quantities in the search area. Search area texture pattern extraction means, and (6) the search area texture pattern extraction means
Every time a search area texture pattern is extracted,
And the region of interest texture pattern extracting means ROI texture pattern extracted by the search area and the texture pattern extracting unit search region texture pattern extracted by the texture pattern comparing means for comparing the, only contains the region of interest Organization set to and other empty
It evaluates the similarity between the tissue in between, the ultrasonic image display device comprising the this <br/> to grasp the tissue properties.
空間に超音波パルスを送波し、該三次元データ空間内か
ら反射してくるエコー情報を基にして、被検体内の画像
表示を行う超音波三次元画像表示装置であって、 (1)三次元探索を制御する三次元制御手段と、 (2)被検体内から反射してくる三次元エコー情報を蓄
えるメモリ部と、 (3)前記三次元データ空間内の注目組織に対して三次
元の関心領域を指定するための三次元関心領域指定手段
と、 (4)前記三次元データ空間内において三次元の探索領
域を移動させつつ順次設定する三次元探索領域指定手段
と、 (5)前記三次元関心領域内のテクスチャ−特徴量の抽
出を行う三次元関心領域テクスチャーパターン抽出手段
と、 (6)前記三次元探索領域内のテクスチャ−特徴量の抽
出を行う三次元探索領域テクスチャーパターン抽出手段
と、 (7)前記三次元探索領域テクスチャーパターン抽出手
段によって三次元探索領域テクスチャーパターンが抽出
される毎に、前記三次元関心領域テクスチャーパターン
抽出手段によって抽出された三次元関心領域テクスチャ
ーパターンと、抽出された三次元探索領域テクスチャー
パターンと、を比較する三次元テクスチャーパターン比
較手段と、 を含み、前記関心領域が設定された組織とそれ以外の空
間内の組織との類似度を評価し、組織性状を表示するこ
とを特徴とする超音波三次元画像表示装置。2. An image of the inside of the subject based on echo information reflected from the inside of the three-dimensional data space, which is obtained by transmitting an ultrasonic pulse to the three-dimensional data space of the subject to be measured. An ultrasonic three-dimensional image display device for displaying, comprising: (1) three-dimensional control means for controlling a three-dimensional search; (2) a memory unit for storing three-dimensional echo information reflected from the inside of a subject; (3) a three-dimensional region of interest designating means for designating a three-dimensional region of interest with respect to the target tissue of the three-dimensional data space, (4) search area of the three-dimensional Te said three-dimensional data space smell A three-dimensional search area designating unit for sequentially setting while moving , (5) a three-dimensional region of interest texture pattern extracting unit for extracting a texture-feature amount in the three-dimensional region of interest, (6) the three-dimensional search region Inside texture-feature And 3D search region texture pattern extracting means for extracting, (7) the three-dimensional search region texture pattern extraction hand
3D search area texture pattern is extracted by steps
Each being a three-dimensional region of interest texture pattern extracted by the three-dimensional region of interest texture pattern extracting unit, a three-dimensional search region texture pattern issued extracted, and the three-dimensional texture pattern comparing means for comparing the unrealized, set the region of interest is the organization and the other empty
Evaluates the similarity between the tissue in between, this displays the tissue properties <br/> ultrasonic three-dimensional image display apparatus according to claim.
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---|---|---|---|
JP3293491A JPH0732777B2 (en) | 1991-11-08 | 1991-11-08 | Ultrasonic image display device |
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---|---|---|---|
JP3293491A JPH0732777B2 (en) | 1991-11-08 | 1991-11-08 | Ultrasonic image display device |
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---|---|
JPH05123321A JPH05123321A (en) | 1993-05-21 |
JPH0732777B2 true JPH0732777B2 (en) | 1995-04-12 |
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ID=17795427
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP3293491A Expired - Fee Related JPH0732777B2 (en) | 1991-11-08 | 1991-11-08 | Ultrasonic image display device |
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JP (1) | JPH0732777B2 (en) |
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-
1991
- 1991-11-08 JP JP3293491A patent/JPH0732777B2/en not_active Expired - Fee Related
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