JPH0889503A

JPH0889503A - 医療診断用画像処理装置

Info

Publication number: JPH0889503A
Application number: JP6258873A
Authority: JP
Inventors: Masami Ogata; 昌美緒形; Mitsuru Takashima; 充高島; Taro Minagawa; 太郎皆川
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1994-09-28
Filing date: 1994-09-28
Publication date: 1996-04-09
Anticipated expiration: 2020-03-09
Also published as: JP3626974B2

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、医療診断用画像処理装置について、
所望器官の輪郭線を自動的に抽出する。【構成】入力された医療診断用静止画像を空間的に平滑
化した後複数の境界線を抽出する。当該複数の境界線よ
り所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線として抽出
し、当該輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線とし
て抽出する。これにより、所望器官の輪郭線を自動的に
抽出することができる医療診断用画像処理装置（１）を
実現し得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【目次】以下の順序で本発明を説明する。産業上の利用分野従来の技術発明が解決しようとする課題課題を解決するための手段（図１、図２０、図２１、図
２３、図２４）作用実施例（１）第１実施例（図１〜図１９）（２）第２実施例（図２０〜図２２）（３）第３実施例（図２３）（４）第４実施例（図２４〜図３０）（５）第５実施例（図３１〜図３５）（６）他の実施例発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は医療診断用画像処理装置
に関し、例えば超音波画像やＮＭＲ（nuclear magnetic
resonance、核磁気共鳴）画像を用いて医療診断を行う
場合に適用して好適なものである。

【０００３】

【従来の技術】今日、医療分野において、医療診断の１
つの方法として、超音波診断装置によつて得られる超音
波画像を用いて、医師が例えば患者の心臓内膜、心臓
弁、動脈内膜等の循環器系器官の動きを捉えて医療診断
を行うことが知られている。この場合、一般に医師は静
止画像上を目で見ながら各器官の境界を「なぞる」とい
う方法で医療診断を行つている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが超音波診断装
置で得られる超音波画像は、画像自体が不鮮明であるた
め、上述のように医師が静止画像上を目で見ながら各器
官の境界をなぞつて診断を行う方法では誤差が大きくな
り、正確な診断を行うことができず、また診断に時間が
かかるという問題があつた。

【０００５】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、所望器官の輪郭線を自動的に抽出し得る医療用画像
処理装置を提案しようとするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、医療診断用静止画像より所望器官
の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理装置（１）にお
いて、入力される医療診断用静止画像を空間的に平滑化
する空間フイルタリング手段（８）と、空間フイルタリ
ング手段（８）で得られた画像より複数の境界線を抽出
する境界線抽出手段（４）と、境界線抽出手段（４）に
よつて抽出された複数の境界線より所望器官の輪郭に対
応する境界線を輪郭線として抽出する輪郭線抽出手段
（４）と、輪郭線抽出手段（４）によつて抽出された輪
郭線の形状を修正する輪郭線形状修正手段（４）とを設
けるようにした。

【０００７】また本発明においては、医療診断用動画像
より周期的な動きのある所望器官の輪郭線を抽出する医
療診断用画像処理装置（２０）において、所望器官の動
きの繰り返し周期毎に医療診断用動画像を入力する画像
サンプリング手段（２２）と、画像サンプリング手段
（２２）で得られた複数の画像を画素毎に加算して時間
平滑化された画像を生成する同期加算手段（２２Ｄ）
と、同期加算手段（２２Ｄ）で得られた画像を空間的に
平滑化する空間フイルタリング手段（８）と、空間フイ
ルタリング手段（８）で得られた画像より境界線を抽出
する境界線抽出手段（４）と、境界線抽出手段（４）に
よつて抽出された境界線より所望器官の輪郭に対応する
輪郭線を抽出する輪郭線抽出手段（４）と、輪郭線抽出
手段（４）によつて抽出された輪郭線の形状を修正する
輪郭線形状修正手段（４）とを設けるようにした。

【０００８】また本発明においては、医療診断用動画像
より周期的な動きのある所望器官の輪郭線を抽出する医
療診断用画像処理装置（３０）において、所望器官の動
きの繰り返し周期より短い間隔で医療診断用動画像を入
力する画像サンプリング手段（３１）と、画像サンプリ
ング手段（３１）で得られた画像より所望器官の同じ状
態に対応する画像を集めて画素毎に加算して所望器官の
状態毎に時間平滑化された画像を生成する同期加算手段
（２２Ｄ）と、同期加算手段（２２Ｄ）で得られた所望
器官の状態毎の画像をそれぞれ空間的に平滑化する空間
フイルタリング手段（８）と、空間フイルタリング手段
（８）で得られた各画像より境界線を抽出する境界線抽
出手段（４）と、境界線抽出手段（４）によつて抽出さ
れた各境界線より所望器官の輪郭に対応する輪郭線をそ
れぞれ抽出する輪郭線抽出手段（４）と、輪郭線抽出手
段（４）によつて抽出された各輪郭線の形状を修正する
輪郭線形状修正手段（４）とを設けるようにした。

【０００９】また本発明においては、医療診断用静止画
像より所望器官の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理
装置（１）において、入力される医療診断用静止画像を
空間的に平滑化する空間フイルタリング手段（８）と、
抽出すべき所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任意の
点をその内側に含む閉曲線を生成する閉曲線生成手段
（４）と、空間フイルタリング手段（８）で平滑化され
た画像のレベル変化に基づいて、閉曲線生成手段（４）
で生成された閉曲線を変形し、所望器官のおおよその輪
郭線を抽出する閉曲線変形手段（４）と、閉曲線変形手
段（４）で得られた輪郭線の形状を修正する輪郭線形状
修正手段（４）とを設けるようにした。

【００１０】また本発明においては、医療診断用動画像
より周期的な動きのある所望器官の輪郭線を抽出する医
療診断用画像処理装置（２０）において、所望器官の動
きの繰り返し周期毎に医療診断用動画像を入力する画像
サンプリング手段（２２）と、画像サンプリング手段
（２２）で得られた複数の画像を画素毎に加算して時間
平滑化された画像を生成する同期加算手段（２２Ｄ）
と、同期加算手段（２２Ｄ）で得られた画像を空間的に
平滑化する空間フイルタリング手段（８）と、抽出すべ
き所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任意の点をその
内側に含む閉曲線を生成する閉曲線生成手段（４）と、
空間フイルタリング手段（８）で平滑化された画像のレ
ベル変化に基づいて、閉曲線生成手段（４）で得られた
閉曲線を変形し、所望器官のおおよその輪郭線を抽出す
る閉曲線変形手段（４）と、閉曲線変形手段（４）で得
られた輪郭線の形状を修正する輪郭線形状修正手段
（４）とを設けるようにした。

【００１１】また本発明においては、医療診断用動画像
より周期的な動きのある所望器官の輪郭線を抽出する医
療診断用画像処理装置（４０）において、所望器官の動
きの繰り返し周期よりも短い間隔で医療診断用動画像を
入力する画像サンプリング手段（３１）と、画像サンプ
リング手段（３１）で得られた画像より所望器官の同じ
状態に対応する画像を集めて画素毎に加算して所望器官
の状態毎に時間平滑化された画像を生成する同期加算手
段（２２Ｄ）と、同期加算手段（２２Ｄ）で得られた所
望器官の状態毎の画像をそれぞれ空間的に平滑化する空
間フイルタリング手段（４２）と、抽出すべき所望器官
の輪郭線に囲まれた領域内の任意の点をその内側に含む
閉曲線を各画像毎に生成する閉曲線生成手段（４）と、
空間フイルタリング手段（４２）で平滑化された各画像
のレベル変化に基づいて、閉曲線生成手段（４）で得ら
れた各閉曲線を変形し、所望器官のおおよその輪郭線を
各画像毎に抽出する閉曲線変形手段（４）と、閉曲線変
形手段（４）で得られた各輪郭線の形状を修正する輪郭
線形状修正手段（４）とを設けるようにした。

【００１２】

【作用】入力された医療診断用静止画像を空間的に平滑
化した後複数の境界線を抽出する。当該複数の境界線よ
り所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線として抽出
し、当該輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線とし
て抽出するようにした。これにより、所望器官の輪郭線
を自動的に抽出することができるので、医療診断を迅速
かつ正確に行うことができる。

【００１３】また、入力された医療診断用動画像を所望
器官の動きの繰り返し周期毎にサンプリングして同期加
算して時間方向のノイズを低減した後、この時間平滑化
された画像を空間的に平滑化して複数の境界線を抽出す
る。当該複数の境界線より所望器官の輪郭に対応する境
界線を輪郭線として抽出し、当該輪郭線の形状を修正し
て所望器官の輪郭線として抽出する。これにより所望器
官の輪郭線を自動的に抽出することができるので医療診
断を迅速かつ正確に行うことができる。

【００１４】また、入力された医療診断用動画像を所望
器官の動きの繰り返し周期よりも短い間隔でサンプリン
グし、所望器官の同じ状態にある画像を同期加算して時
間方向のノイズを低減した後、所望器官の状態毎に時間
平滑化された画像をそれぞれ空間的に平滑化して各画像
毎に複数の境界線を抽出する。当該複数の境界線より所
望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線として各画像毎
に抽出し、当該各輪郭線の形状を修正して所望器官の輪
郭線として抽出する。これにより、所望器官の輪郭線を
時相毎に自動的に抽出することができるので所望器官の
輪郭線の時間的変化を観察することができ、医療診断を
迅速かつ正確に行うことができる。またこれらの輪郭線
より輪郭線の速度など診断に必要なパラメータを計算す
ることができる。

【００１５】また、入力された医療診断用静止画像を空
間的に平滑化した後、抽出すべき所望器官の輪郭線に囲
まれた領域内の任意の点をその内側に含む閉曲線を生成
する。この閉曲線を平滑化された画像のレベル変化に基
づいて変形して所望器官のおおよその輪郭線を抽出し、
この輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線として抽
出する。これにより、所望器官の輪郭線を自動的に抽出
することができるので医療診断を迅速かつ正確に行うこ
とができる。

【００１６】また、入力された医療診断用動画像を所望
器官の動きの繰り返し周期毎にサンプリングして同期加
算して時間方向のノイズを低減する。この時間平滑化さ
れた画像を空間的に平滑化した後、抽出すべき所望器官
の輪郭線に囲まれた領域内の任意の点をその内側に含む
閉曲線を生成する。この閉曲線を平滑化された画像のレ
ベル変化に基づいて変形して所望器官のおおよその輪郭
線を抽出し、この輪郭線の形状を修正して所望器官の輪
郭線として抽出する。これにより、所望器官の輪郭線を
自動的に抽出することができるので医療診断を迅速かつ
正確に行うことができる。

【００１７】また、入力された医療診断用動画像を所望
器官の動きの繰り返し周期よりも短い間隔でサンプリン
グし、所望器官の同じ状態にある画像を同期加算して時
間方向のノイズを低減する。次に、所望器官の状態毎に
時間平滑化された画像をそれぞれ空間的に平滑化して、
抽出すべき所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任意の
点をその内側に含む閉曲線を各画像毎に生成する。これ
らの各閉曲線を平滑化された画像のレベル変化に基づい
て変形して所望器官のおおよその輪郭線を抽出し、これ
らの輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線として抽
出する。これにより、所望器官の輪郭線を時相毎に自動
的に抽出することができるので所望器官の輪郭線の時間
的変化を観察することができので、医療診断を迅速かつ
正確に行うことができる。またこれらの輪郭線より輪郭
線の速度など診断に必要なパラメータを計算することが
できる。

【００１８】

【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。

【００１９】（１）第１実施例図１において、１は全体として本発明の第１実施例によ
る医療診断用画像処理装置を示している。この医療診断
用画像処理装置１では、入力された超音波画像の医療診
断用静止画像を空間的に平滑化した後複数の境界線を抽
出し、当該境界線より所望器官の輪郭に対応する境界線
を輪郭線として選択し、当該輪郭線の形状を修正して所
望器官の輪郭線として抽出するようになされている。

【００２０】アナログデイジタル変換器（Ａ／Ｄ変換
器）２に入力した入力画像信号は、デイジタル化された
後、フレームメモリ３に格納される。ここで入力画像は
輝度成分だけを有するグレースケール画像とする。フレ
ームメモリ３に格納された画像は、マイクロコンピユー
タ４の指示の下に画像表示装置５に表示される。

【００２１】座標入力装置６は、例えばマウス等のポイ
ンテイングデバイスでなり、所望器官領域のほぼ中心位
置（以下これを基準位置と呼ぶ）の座標(i_c, j_c) を入
力するためのものであり、マイクロコンピユータ４によ
つて制御される。この座標入力装置６によつて画像表示
装置５上のある位置を指定することにより座標を入力す
ることができ、指定された座標はメモリ７に記憶され
る。座標入力装置６によつて座標入力が完了すると、フ
レームメモリ３上の画像データが図２に示す走査順序で
読み出されて空間フイルタ８に入力される。

【００２２】空間フイルタ８では、次式

【数１】によるフイルタリング処理が行われる。ここでＸ(i,j)
は入力画像Ｘの位置(i,j) の座標値を表し、Ｙ(i,j) は
空間フイルタ８より出力される画像の位置(i,j)を表
す。またａ_didjは２次元のフイルタ係数を表す。フイル
タ係数としては、例えば図３や図４に示すようなフイル
タ係数を用いる。図３に示すようなフイルタ係数を有す
るフイルタは低域通過型フイルタであり、この低域通過
型フイルタを用いた場合、後述の境界線抽出で得られる
境界線は低域成分の等高線になる。また図４に示すよう
なフイルタ係数を有するフイルタはラプラシアンＧと呼
ばれる平滑化微分フイルタであり、ガウス関数の２階微
分をデイジタル化したものである。この平滑化微分フイ
ルタによつて得られる境界線は、輝度変化の大きなエツ
ジに相当する。

【００２３】空間フイルタ８の出力は２値化器９に入力
され、２値化器９では、空間フイルタ８の出力を、予め
設定されているしきい値ＴＨ１によつて２値化する。す
なわち入力値がしきい値ＴＨ１よりも大きな値の場合に
は「１」、小さな値の場合には「０」に変換される。こ
の出力値はフレームメモリ３の所定の位置に上書きされ
る。

【００２４】このようにして入力画像全体に対する２値
化処理が終了すると、図５に示すように、マイクロコン
ピユータ４は境界線抽出処理ＳＰ１、輪郭線抽出処理Ｓ
Ｐ２及び輪郭線形状修正処理ＳＰ３を実行する。以下に
マイクロコンピユータ４によるこれらの処理について説
明する。ここで後述するように、メモリ１０及び１１に
は、マイクロコンピユータ４による計算結果が格納され
る。すなわちメモリ１０には選択された輪郭線を構成す
る点の座標系列が格納され、メモリ１１には輪郭線の形
状を修正するための変曲点の情報が格納される。

【００２５】まずマイクロコンピユータ４による境界線
抽出処理ＳＰ１の処理手順について説明する。図６に示
すように、境界線抽出処理ＳＰ１の第１の処理としての
境界線開始点の検出処理ＳＰ１０において、マイクロコ
ンピユータ４は図２に示す順序でフレームメモリ３を走
査し、各位置で次式

【数２】の関係が満たされているか否かを調べる。（２）式にお
いて、Ｘ(i,j) はフレームメモリ３上の位置(i,j) にお
ける座標値を表す。フレームメモリ３を走査していると
き、最初に（２）式を満足する位置(i,j) を境界線の開
始位置とする。なお以下において、フレームメモリ３上
の位置を表す場合にｐを用い、例えばその点の座標が
(i,j) である場合には、ｐ＝(i,j) と表す。また検出さ
れた境界開始点をｐ₀とする。

【００２６】境界開始点ｐ₀が検出されると、この位置
における２値画像の値（「０」又は「１」）がレジスタ
ｒ₀に保存され、新たなラベルＬが生成されてフレーム
メモリ３上の境界開始点ｐ₀の位置に値「Ｌ」が保存さ
れる。ここでラベル番号Ｌは、予め格納されている２値
画像と混同しないように「２」以上の整数を用いる。境
界線抽出処理ＳＰ１は、境界開始点を検出するための走
査が画像の右下に到達した時点で終了する。

【００２７】次にマイクロコンピユータ４は、境界線抽
出処理ＳＰ１の第２の処理としての境界線追跡処理ＳＰ
１１において、検出された境界開始点ｐ₀を含む境界線
を構成する点列（境界点）ｐ_k（ｋ＝０、１…）を近傍
探索によつて順次追跡する。この近傍探索処理を図７を
用いて説明する。フレームメモリ３上の２値画像を表す
図７において、いま境界点ｐ_kまでが確定しているとす
る。このとき、境界点ｐ_kの近傍８画素の値を時計回り
に順に調べ、レジスタｒ₀と同じ値（すなわち境界点ｐ
_kと同じ値）をもつ最初の位置を次の境界点ｐ_k+1とす
る。境界点ｐ_kの近傍８画素のいずれから探索を開始す
るかは、境界点ｐ_kの１つ前に確定した境界点ｐ_k-1と
境界点ｐ_kとの位置関係によつて決まる。

【００２８】すなわち境界点ｐ_k-1を中心とした近傍８
画素の中で、時計回りに見た場合に境界点ｐ_kよりも順
序が１つ前に当たる位置を、境界点ｐ_k+1を求める際の
探索開始点とする。図７においては、境界点ｐ_k上に位
置する画素が近傍探索の開始点となり、右隣の画素が境
界点ｐ_k+1として検出される。フレームメモリ３上のｐ
_k+1の位置にはラベル番号Ｌを保存する。以上の操作
を、（Ａ）次の境界点が境界開始点ｐ₀と一致するか、
又は（Ｂ）次の境界点が１つ前の境界点ｐ_k-1と一致す
るかの２つの条件のいずれかが満たされるまで繰り返
す。

【００２９】条件（Ａ）は境界線が閉じたことを意味し
ており、１つの境界線の追跡が完了したことになる。こ
の場合、次の境界線の開始点を検出するため、現在の境
界開始点ｐ₀の次の走査位置から再び境界開始点検出処
理ＳＰ１０を行う。条件（Ｂ）は、追跡中の境界線が閉
じていないことを意味する。この場合図８に示すよう
に、境界開始点ｐ₀に戻り、近傍探索を反時計回りに行
なうことで、反対方向に境界線を追跡する。反対方向へ
の追跡が終了した時点で、境界開始点ｐ₀の次の走査位
置から境界開始点Ｐ₀の検出を再開する。

【００３０】このようにして境界線を抽出すると、マイ
クロコンピユータ４は輪郭線抽出処理ＳＰ２を開始す
る。図９に示すように、まずマイクロコンピユータ４は
輪郭線選択処理ＳＰ２０において、上述の方法によつて
抽出した各境界線毎にフレームメモリ３を走査し、ラベ
ルＬを値としてもつ位置(i,j) とメモリ７に保存されて
いる基準位置(i_c, j_c) との距離ｄを次式

【数３】によつて計算する。ラベルＬをもつすべての位置に対し
て距離ｄを計算し、図１０に示すように、その最小値を
ラベルＬの境界線と基準位置との距離ｄ_lとする。全て
の境界線の中で、基準位置との距離ｄ_lが最も小さい境
界線を輪郭線として選択する。なお各境界線の基準位置
との距離ｄ_lは、上述の境界線の追跡において計算して
おくこともできる。

【００３１】次にマイクロコンピユータ４は、輪郭線座
標系列生成処理ＳＰ２１において、フレームメモリ３で
選択された輪郭線を構成する点の座標を順次メモリ１０
に保存して座標系列を生成する。この処理手順は、図６
に示す境界線抽出処理と同じであるが、境界線開始点の
検出処理では、各位置において（２）式を評価する代わ
りに、その位置のラベルが、選択された輪郭線のもので
あるか否かを調べる。すなわち走査中、最初に輪郭線の
ラベルに遭遇した位置を境界線開始点ｐ₀とする。また
追跡すべき対象は１つしかないので境界線開始点の検出
は１度でけである。

【００３２】この座標系列の生成において、上述の追跡
停止条件（Ｂ）すなわち次の境界点が１つ前の境界点ｐ
_k-1と一致した場合には、この時点までに生成した座標
系列の順序を逆転させた後、逆方向の追跡を開始する。
逆方向の追跡が完了した段階で、再び全座標系列の順序
を逆転させる。これにより、生成された座標系列が輪郭
線を時計回りになぞる順序になることが保証される。

【００３３】このようにして輪郭線抽出処理ＳＰ２が終
了すると、マイクロコンピユータ４は図１１に示す処理
手順に従つて輪郭線形状修正処理ＳＰ３を開始する。こ
の場合、心臓のようなほぼ楕円形の器官の輪郭線を抽出
する場合について説明し、図１２及び図１３に示すよう
な輪郭形状を修正する場合について説明する。図１２に
示すような輪郭線が生成される原因としては、空間平滑
化のための隣接領域の融合が考えられる。また図１３に
示すようなくぼみは、所望器官に他の器官が重なつてい
る場合に発生すると考えられ、心臓の超音波画像におけ
る乳頭筋がその１例である。

【００３４】まずマイクロコンピユータ４は輪郭線形状
修正処理ＳＰ３として、変曲点検出処理ＳＰ３０におい
て、図１４に示すように、メモリ１０に格納されている
座標系列の各点に対して曲率ρを次式

【数４】によつて計算する。ここで座標(i_n, j_n) はメモリ１０
においてｎ番目に格納されている座標であり、ｋは注目
点前後の輪郭線の傾きを計算するための定数である。曲
率ρの絶対値が予め設定されたしきい値ＴＨ２よりも大
きい場合にはこの点を変曲点とみなし、メモリ１１のｎ
番目に曲率ρの値を保存する。曲率ρの絶対値がしきい
値ＴＨ２以下の場合には、メモリ１１のｎ番目には
「０」を保存する。ここで図１４に示すように、（４）
式の符号は変曲点の種類を表す。すなわち（４）式によ
つて得られる値が正の値となる場合には、この変曲点は
輪郭線の中心部に対して凹と考えられ、逆に負である場
合には凸であると考えられる。

【００３５】ここで融合領域の除去処理ＳＰ３１は、図
１５に示すように、曲率ρの特に大きな凹の変曲点で挟
まれた部分を除去することによつて実現する。すなわち
メモリ１１の中で正の値を有し、その絶対値が予め設定
されたしきい値ＴＨ３よりも大きい点を融合接点とす
る。しきい値ＴＨ３は、変曲点検出処理ＳＰ３０で用い
たしきい値ＴＨ２よりも大きな値に設定される。融合接
点が２つ以上検出された場合には、各融合接点に対し
て、隣の融合接点までの画像上での直線距離を計算す
る。隣接する融合接点間の距離が予め設定されたしきい
値ＴＨ４よりも小さい場合には、この２つの融合接点に
挟まれたメモリ１１上の各位置に特別な値ρ∞を代入
し、輪郭線より除去する。図１６に示すように、輪郭線
が閉じている場合には、２つの融合接点によつて分けら
れる輪郭線の２つの部分についてそれぞれ重心を計算
し、基準位置から遠い方を除去する。

【００３６】（４）式において、定数ｋやしきい値ＴＨ
４の選び方によつては、実質的に１つの融合接点である
にもかかわらず、連結した複数の点が融合接点として検
出される場合がある。この場合、連結した融合接点の中
から１つを代表点として選び、代表点に挟まれた部分を
除去する。例えば代表点として、連結する融合接点の中
で曲率ρの絶対値が最大のものを選ぶことができる。

【００３７】次にマイクロコンピユータ４は、くぼみ部
分の除去処理ＳＰ３２において、図１７に示すように、
しきい値ＴＨ２で検出された２つの凸変曲点の間に、同
じしきい値ＴＨ２で検出された凹変曲点が存在する場合
に、２つの凸変曲点で挟まれた部分を除去することによ
つて実現する。すなわち、まず融合領域の除去処理が施
されたメモリ１１の値を順に調べ、正の値を有する凹変
曲点を検出する。次にこの凹変曲点から両方向に、負の
値を有する凸変曲点を探索し、各方向において最初に遭
遇した凸変曲点を検出する。これらの２つの凸変曲点に
挟まれたメモリ１１上の各位置に特別な値ρ∞を代入し
て輪郭線から除去する。

【００３８】この場合上述の融合接点と同様に、凹変曲
点や凸変曲点も連結して検出される場合があるが、この
場合にも代表点を用いればよい。また心臓の超音波画像
における乳頭筋のように、これによつて生ずるくぼみの
輪郭線全体に対する相対的な位置がおおよそ予測できる
場合には、凹変曲点、凸変曲点の出現位置を予め制限す
ることができる。すなわち、ある制限された範囲に出現
した変曲点に対してのみ、くぼみ部分を除去することが
できる。

【００３９】補間処理は、上述の２つの除去処理によつ
て輪郭線に発生した非連結部分を補間するための処理で
あり、連結した新しい輪郭線の座標系列を生成する。図
１８に示すように、ある部分を除去した結果発生した輪
郭線の端点座標をｐ_s＝(i_s,j_s) 、ｐ_e＝(i_e, j_e)
とすると、例えばこの端点ｐ_s及びｐ_e間を次式

【数５】ような２次関数で補間する。（５）式において、ｔは媒
介変数であり、ｐ_m＝(i_m, j_m) は、上述の２つの除
去処理の後に残つている輪郭線構成点の重心ｐ_gから図
１８のように定まる点である。すなわち点ｐ_mは、端点
ｐ_sを通り重心ｐ_gと端点ｐ_sを結ぶ線分に直交する直
線と、端点ｐ_eを通り重心ｐ_gと端点ｐ_eを結ぶ線分に
直交する直線との交点である。（５）式によつて、端点
ｐ_sと端点ｐ_eを結ぶ補間座標系列を発生させるため
に、ｐ₀＝ｐ_sとして次の処理を繰り返す。

【００４０】いま点ｐ_nまでの補間座標系列が確定して
いるとすると、補間点ｐ_nに隣接するいくつかの近傍点
ｐ＝(i,j) において次式

【数６】を計算し、ｓの値が最小となる点を次の補間点ｐ_n+1と
する。ここで（６）式を計算する近傍は、図１９に示す
ように補間点ｐ_nと１つ前に確定した点ｐ_n-1との位置
関係によつて決まる。すなわち補間点ｐ_nをはさんで点
ｐ_n-1の反対側５画素（図１９の斜線で示す部分）で
（６）式を計算する。また（６）式のｔ₁及びｔ₂はそ
れぞれ実数であり、かつ0.0 以上1.0 以下の値となる必
要があり、図１９に示した近傍点のなかで、さらにこの
条件を満たすものの中から（６）式を最小にするものを
選ぶ。補間点ｐ_n+1が端点ｐ_eと一致した時点で、補間
座標系列が完成する。メモリ１１上の端点ｐ_sの次か
ら、端点ｐ_eの１つ前までの座標を消去し、消去した座
標の代わりに、生成した補間点の座標系列を挿入する。
このような補間処理を、除去処理によつて生じた全ての
端点間に適用して新たな輪郭線の座標系列を生成する。
この場合、必要であれば、この座標系列中の各点をフレ
ームメモリ３に書き込み、画像表示装置５に表示するこ
ともできる。

【００４１】以上の構成によれば、入力された超音波画
像の医療診断用静止画像を空間的に平滑化した後複数の
境界線を抽出して当該境界線のうち基準位置との距離ｄ
が最も小さい境界線を輪郭線として選択し、当該輪郭線
の形状を修正して所望器官の輪郭線として抽出したこと
により、所望器官の輪郭線を自動的に抽出することがで
きるので医療診断を迅速かつ正確に行うことができる。

【００４２】（２）第２実施例図１との対応部分に同一符号を付して示す図２０におい
て、２０は全体として本発明の第２実施例による医療診
断用画像処理装置を示している。医療診断用画像処理装
置２０では、入力された超音波画像の医療診断用動画像
を所望器官の動きの繰り返し周期毎にサンプリングして
同期加算して時間方向のノイズを低減した後、この時間
平滑化された画像を空間的に平滑化して複数の境界線を
抽出する。当該境界線より所望器官の輪郭に対応する境
界線を輪郭線として抽出し、当該輪郭線の形状を修正し
て所望器官の輪郭線として抽出するようになされてい
る。

【００４３】ここでこの実施例では、医療診断用動画像
として周期的な動きのある心臓の動画像を用い、また後
述する第３実施例及び第４実施例においても医療診断用
動画像として心臓の動画像を用いる。

【００４４】遅延素子２１は画像サンプリング器２２に
おいて心電図波形の解析に必要な時間だけ入力データを
遅延させる。フレーム同期信号生成器２３は遅延素子２
１で遅延される前のフレーム開始のタイミングを示す信
号を画像サンプリング器２２に出力する。画像サンプリ
ング器２２は、画像と同期して心電図モニタ装置２４よ
り送出される心電図波形に基づいて、各フレームの入力
開始時にそのフレームをサンプリングするか否かを判断
し、サンプリングされた画像の時間平均値画像をフレー
ムメモリ３上に生成する。予め設定された周期分の時間
平均が行なわれた後、第１実施例と同様の処理により輪
郭線が抽出される。フレームメモリ３の値は測定開始時
にリセツトされる。また必要であれば、抽出された輪郭
線をフレームメモリ３に書き込み、画像表示装置５に表
示することもできる。

【００４５】画像サンプリング器２２の構成を図２１に
示す。図２１に示すように、画像サンプリング器２２
は、基準点検出器２２Ａ、タイマ２２Ｂ、時相検出器２
２Ｃ及び同期加算器２２Ｄによつて構成されている。基
準点検出器２２Ａは心電図モニタ装置２４より時々刻々
入力される心電図波形の基準点を検出する。基準点は、
心電図波形にその繰り返し周期毎に現われる点であり、
例えば図２２に示すように、Ｒ波のピーク（各周期にお
いて最大値となる位置）を基準点として用いている。基
準点が検出されると、タイマ２２Ｂがリセツトされ、リ
セツト後タイマ２２Ｂは次にリセツトされるまで一定の
時間間隔で値をインクリメントする。

【００４６】時相検出器２２Ｃはフレーム同期信号生成
器２３よりフレームの開始を示す信号を受け取ると、タ
イマ２２Ｂの値を読み取り、予め設定されている値ｔ
（以下これを時相と呼ぶ）との差を計算する。この値ｔ
がしきい値ＴＨ５以下である場合だけ、次に入力される
フレームデータが同期加算器２２Ｄに送出され、これ以
外の場合には入力データは破棄される。同期加算器２２
Ｄでは、入力データに対応するフレームメモリ３上のデ
ータが読み出され、入力データとの平均値を次式

【数７】によつて計算する。

【００４７】ここでＸ_n(i, j)は画像をサンプリングし
始めた時点からｎ番目のサンプリング画像における位置
(i, j)のデータ値を表し、Ｘ′_n-1(i, j)はｎ−１番目
までの平均画像における位置(i, j)のデータ値、すなわ
ちｎ番目の画像がサンプリングされた時点でフレームメ
モリ３に保存されているデータの値を表している。
（７）式によつて得られる計算結果はフレームメモリ３
の同じ位置に保存される。ただし測定開始直後は入力デ
ータとフレームメモリ３上の値との平均値計算は行われ
ず、入力データがそのままフレームメモリ３に書き込ま
れる。

【００４８】ここで画像をサンプリングする時相を、基
準点からの時間ではなく、繰り返し周期における位相と
して指定することもできる。すなわち基準点検出器２２
Ａでは、ある基準点から次の基準点までの時間Ｔを検出
し、はじめの基準点からＴ／ａの時刻に入力されたフレ
ームをサンプリングする。この方法によれば、各繰り返
しにおける周期のゆらぎを吸収することができるので、
一段と正確に同期加算することができる。

【００４９】以上の構成によれば、入力された心臓の動
画像を、心臓の動きの繰り返し周期毎にサンプリングし
て同期加算して時間方向のノイズを低減した後、この時
間平滑化された画像をさらに空間的に平滑化して複数の
境界線を抽出し、当該境界線のうち基準位置との距離ｄ
が最も小さい境界線を輪郭線として選択し、この輪郭線
の形状を修正して心臓の輪郭線として抽出するようにし
たことにより、心臓の輪郭線を自動的に抽出することが
できるので医療診断を迅速かつ正確に行うことができ
る。

【００５０】（３）第３実施例図２０との対応部分に同一符号を付して示す図２３にお
いて、３０は全体として本発明の第３実施例による画像
処理装置を示している。この画像処理装置３０では、入
力された超音波画像の医療診断用動画像を、所望器官の
繰り返し周期よりも短い間隔でサンプリングし、当該器
官の同じ状態にある画像を同期加算して時間方向のノイ
ズを低減した後、所望器官の状態毎に時間平滑化された
各画像をそれぞれ空間的に平滑化して時相毎に複数の境
界線を抽出する。複数の境界線より所望器官の輪郭に対
応する境界線を輪郭線として時相毎に選択し、当該各輪
郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線を時相毎に抽出
するようになされている。

【００５１】画像サンプリング器３１は、画像サンプリ
ング器２２とほぼ同じであるが、画像をサンプリングす
る時相として複数の値ｔ０、ｔ１、……が予め設定され
ている。画像サンプリング器３１において各時相でサン
プリングされた画像は時相毎に平均画像が生成され、各
時相に対応するフレームメモリ３２に出力される。ここ
でフレームメモリ３２はサンプリング時相の数と同数用
意されており、各フレームメモリ３２には同時相の平均
画像が格納される。このように、予め設定された周期分
の時間平均が行なわれた後、各フレームメモリ３２上の
平均画像に対して第１実施例と同様の処理によつて輪郭
線を抽出する。

【００５２】なお必要であれば、時相の異なる複数の輪
郭線を、フレームメモリ３２のいづれか１つのフレーム
メモリ３３に重ね書きし、画像表示装置５によつて静止
画像として表示させてもよい。また各時相の輪郭線を異
なるフレームメモリ３２に書き込み、これらを時間的に
切り替えて画像表示装置５に表示させるようにしてもよ
い。

【００５３】以上の構成によれば、入力された心臓の動
画像を、心臓の動きの繰り返し周期において、予め設定
した複数の時相でサンプリングし、同時相毎に同期加算
して時間方向のノイズを低減した後、異なる時相毎に時
間平滑化された画像をそれぞれ空間的に平滑化して各画
像より複数の境界線を抽出し、当該各複数の境界線のう
ち基準位置との距離ｄが最も小さい境界線を輪郭線とし
て抽出し、当該各輪郭線の形状を修正して心臓の輪郭線
として抽出するようにしたことにより、心臓の輪郭線を
時相毎に自動的に抽出することができるので、心臓の輪
郭線の時間的変化を観察することができ、これにより医
療診断を迅速かつ正確に行うことができる。また抽出さ
れた輪郭線より、輪郭線の速度等診断に必要なパラメー
タを計算することができる。

【００５４】（４）第４実施例図２３との対応部分に同一符号を付して示す図２４にお
いて、４０は全体として本発明の第４実施例による画像
処理装置を示している。この画像処理装置４０では、１
枚の２値画像を保存するための２値画像用フレームメモ
リ４１が設けられており、空間フイルタとして図３に示
す低域通過型フイルタ４２を用いている。

【００５５】すなわち画像処理装置４０では、画像処理
装置３０と同様に時間平均の施された画像に対して、空
間フイルタ４２による空間的平滑化処理が行われ、空間
フイルタ４２の出力は直接フレームメモリ３２に書き込
まれる。マイクロコンピユータ４では、空間的平滑化処
理が完了した各画像に対して図２５に示すように閉曲線
の生成、輪郭線の抽出及び輪郭線形状の修正を行つて輪
郭線を抽出する。すなわちマイクロコンピユータ４は、
閉曲線の生成処理ＳＰ１において所望器官の輪郭線の内
側に存在する閉曲線を生成し、輪郭線の抽出処理ＳＰ２
において、得られた閉曲線を外側に向けて拡大すること
によつておおよその輪郭線形状を抽出し、輪郭線形状の
修正処理ＳＰ３において、抽出された輪郭線の形状を第
１実施例で述べた輪郭線形状修正処理（図１１）と同じ
方法で修正する。

【００５６】閉曲線の生成処理（ＳＰ１）の処理手順を
図２６に示す。まずマイクロコンピユータ４は、しきい
値の初期化処理ＳＰ１０において、座標入力装置６によ
つて指定された基準位置における画素値をフレームメモ
リ３２より読み出し、これをしきい値として設定する。
次に２値化処理ＳＰ１１において、フレームメモリ３２
上の画像データを読み出し、設定されているしきい値に
よつて２値化を行い、その結果を２値画像用フレームメ
モリ４１に保存する。次に境界線の抽出処理ＳＰ１２に
おいて、この２値画像の境界線を第１実施例で述べた境
界線抽出処理（図６）と同じ方法で抽出する。

【００５７】次にマイクロコンピユータ４は、境界線の
選択処理ＳＰ１３において、境界線の抽出処理ＳＰ１２
で得られた境界線のうち、座標入力装置６によつて指定
された基準位置との距離ｄが最も小さい境界線を選択す
る。この処理は第１実施例で述べた輪郭線抽出処理（図
９）と同じである。次に閉曲線の判定処理ＳＰ１４にお
いて、境界線の選択処理ＳＰ１３で選択された境界線に
対して次の２つの条件、すなわち（Ａ）開始点と終了点
が隣接しているか、（Ｂ）境界線の長さが予め設定され
たしきい値ＴＨ６より小さいかについて調べる。

【００５８】条件（Ａ）又は（Ｂ）のいずれかの条件を
満たされない場合には、マイクロコンピユータ４はしき
い値の修正処理ＳＰ１５に進み、現在のしきい値を一段
と小さい値に設定し直して、２値化処理ＳＰ１１からし
きい値の修正処理ＳＰ１５までの処理ループを実行す
る。この２つの条件がともに満足されている場合には、
マイクロコンピユータ４は抽出された境界線を閉曲線と
判定し、その座標系列を閉曲線の修正処理ＳＰ１６に送
る。

【００５９】閉曲線の修正処理ＳＰ１６において、マイ
クロコンピユータ４は、抽出された閉曲線の形状を変曲
点に応じて修正する。この処理は第１実施例で述べた輪
郭線形状修正処理（図１１）と同じである。ただしここ
では、不用なふくらみが生ずることを回避するためにく
ぼみ部分の補間を（５）式の２次曲線ではなく、次式

【数８】に示す直線で行うことも可能である。直線補間による補
間座標系列を発生させるためには、（６）式の代わりに
次式

【数９】を満たす近傍点ｐ＝(i,j) を追跡すればよい。

【００６０】次に輪郭線の抽出処理（図２５のＳＰ２）
の処理手順を図２７に示す。まずマイクロコンピユータ
４は、閉曲線の重心位置の算出処理ＳＰ２０において、
形状の修正された閉曲線（以下単に閉曲線と呼ぶ）の重
心点ｐ_g＝(i_g， j_g) を計算する。次に輪郭点の検出
処理ＳＰ２１において、図２８に示すように、閉曲線を
構成する各点ｐ_k＝(i_k，ｊ_k) に対して、重心ｐ_gか
ら各点に向かう直線に沿つて入力画像の１次微分を計算
し、点ｐ_kから見て最初に次式

【数１０】の条件を満たす点を、真の輪郭線を構成する点ｐ_k′＝
(i_k′， j_k′) として検出する。

【００６１】ここでＸｋ_mは重心点ｐ_gから閉曲線上の
点ｐ_kに向かう直線に沿つて入力画像の値を並べた１次
元データ列で、Ｘｋ₀が重心位置における画素値に相当
する。 dev_mは、この配列における１次微分の絶対値で
ある。またＴＨ１、ＴＨ２、ＴＨ３は予め設定された正
の値である。（１０）式は、レベルそのものが増加して
いると同時に、図２９に示すように１次微分の絶対値が
しきい値ＴＨ３よりも大きく、かつその変化が増加から
減少に転じる点を表しており、点ｐ_kから見て最初にこ
の条件を満足する点が輪郭点として検出される。

【００６２】最後に、輪郭点の補間処理ＳＰ２２におい
て、マイクロコンピユータ４は検出された輪郭点の間を
補間して輪郭線を構成する。この補間処理は第１実施例
で述べた補間処理（図１８）とほぼ同じである。ただし
第４実施例では、図３０に示すように、隣接する輪郭点
の間を全て補間する。またこの場合補間する区間が短い
ために、（８）式に示すような直線補間を行うことがで
きる。なおこの輪郭点の補間処理の前に、検出された輪
郭点の位置を次のように平滑化することもできる。

【００６３】例えば、検出されたｋ番目の輪郭点と重心
点との距離ｌ_kを（３）式のように計算し、これをｋの
方向に平滑化する。この平滑化処理には、例えば、１次
元の平均化フイルタやメデイアンフイルタ等を用いる。
平滑化されたｌ_k′を用いて新しい輪郭点の位置を(i_g
＋(i_k− i_g)k′/ ｌ_sk， j_g＋(j_k− j_g)k′/
ｌ_sk) とすることにより、最終的に滑らかな輪郭線を得
ることができる。ここでｌ_sk′は閉曲線上のｋ番目の点
と重心点との距離を表す。

【００６４】以上の構成によれば、入力された心臓の動
画像を、心臓の動きの繰り返し周期よりも短い間隔でサ
ンプリングし、心臓の同じ状態にある画像を同期加算し
て時間方向のノイズを低減した後、心臓の状態毎に時間
平滑化された各画像をそれぞれ空間的に平滑化して、全
ての点が抽出すべき輪郭線の内側に存在するように閉曲
線を各画像毎に生成し、この各閉曲線を外側に向けて拡
大することによつて心臓のおおよその輪郭線を抽出し、
当該各輪郭線の形状を修正して心臓の輪郭線として抽出
するようにしたことにより、心臓の輪郭線を時相毎に自
動的に抽出することができるので、心臓の輪郭線の時間
的変化を観察することができ、これにより医療診断を迅
速かつ正確に行うことができる。またこれらの輪郭線よ
り輪郭線の速度など診断に必要なパラメータを計算する
ことができる。

【００６５】（５）第５実施例この実施例では、心臓の単軸断面の超音波画像より心内
膜の輪郭線を抽出する場合について説明する。心臓の単
軸断面画像には、図３１に示すように同心円状に並ぶレ
ベルの高い２つの領域Ａ、Ｂが存在し、外側のリング状
領域Ａでは、当該領域Ａの上部及び下部に相当する部分
Ｃが特にレベルが高くなる傾向がある。抽出すべき心内
膜は、内側のリング状領域Ｂの内側面に相当する。

【００６６】この実施例の医療診断用画像処理装置の構
成（図示せず）は画像処理装置４０とほぼ同じである
が、２値画像を保存するための２値画像用フレームメモ
リ４１は設けられていない。またこの実施例におけるマ
イクロコンピユータ４による処理の流れは図２５に示し
たものと同じであるが、各処理の内容は異なる。すわな
ちマイクロコンピユータ４は、閉曲線の生成処理ＳＰ１
では、所望器官の輪郭線の外側に存在する閉曲線として
円を生成し、輪郭線の抽出処理ＳＰ２では、生成された
内側に向けて縮小することによつておおよその輪郭線形
状を抽出する。輪郭線形状の修正処理ＳＰ３は第４実施
例と全く同じように処理する。

【００６７】閉曲線の生成処理（図２５のＳＰ１）の処
理手順を図３２に示す。まずマイクロコンピユータ４
は、極小点の検出処理ＳＰ１０では、空間的平滑化処理
の施されたフレームメモリ３２上の画像から垂直方向の
１次元データ列を読み出し、そのレベル変化を解析す
る。ここで垂直方向のレベル変化の解析を図３３に示
す。図３３において、ｉは現在注目している画像上の水
平座標を示し、図中の曲線は、水平座標ｉに対応する垂
直方向の画素値（レベル）を表している。

【００６８】このデータ例において、まずｊ＜ｊ_Cの範
囲においてレベルが最大となる座標ｊ_Lと、ｊ＞ｊ_Cの
範囲においてレベルが最大となる座標ｊ_Uを検出する。
ただしｊ_Cは座標入力装置６によつて指定された基準位
置ｐ_C＝(i_C、 j_C) の垂直座標である。次にｊ_L及び
ｊ_Uからそれぞれに向けてレベル変化を調べ、最初に遭
遇する極小点の座標ｊ_LP及びｊ_UPを検出する。検出され
た２つの垂直座標ｊ_LP及びｊ_UPは画像上での点ｐ_L＝
(i,j_LP) 、点ｐ_U＝(i,j_uP) に対応する。これらの点
は、上述した同心円状に並ぶ２つの領域に挟まれた部分
に存在すると考えられ、抽出すべき心内膜よりも外側に
位置する。

【００６９】次に次式

【数１１】を満たす全ての水平座標に対して同じ解析を行い、(2Δ
i ＋1)×２個の極小点を検出する。なおΔi は予め設定
された正の定数である。

【００７０】次に円近似処理ＳＰ１１において、マイク
ロコンピユータ４は、検出された(2Δi ＋1)個の極小点
を１つの円で近似し、その中心座標(a, b)及び半径ｒを
求める。ここで、検出された複数の極小点を適当な順序
に並べ、ｋ番目の点の座標を(i_k, j_k) と表す。これ
らを円の方程式に代入すると、次式

【数１２】となる。ここでｋ＞０に対応する式よりｋ＝０の式を引
くことにより、次式

【数１３】を得ることができる。これを最小自乗法を用いて解くこ
とにより中心座標(a, b)を求める。半径ｒは、得られた
中心座標を（１２）式の全ての式に代入し、それぞれか
ら求まるｒを平均することによつて算出する。

【００７１】次に円の生成処理ＳＰ１２において、マイ
クロコンピユータ４は、算出された中心座標(a, b)と半
径ｒとを用いて、円を構成する座標系列Ｓを生成する。
これは例えば座標(a , b-r) を開始点として次式

【数１４】の値を最小とする近傍点の追跡処理を行うことにより生
成することができる。近傍点の追跡は第１実施例におけ
る補間座標系列の生成と同様に行うことができる。

【００７２】次に輪郭線の抽出処理（図２５のＳＰ２）
の処理手順は、図２７に示す処理手順とほぼ同じである
が、閉曲線の重心位置は円の中心として既に求められて
いるので、重心位置の算出処理（図２７のＳＰ２０）は
必要ない。輪郭点の検出処理（図２７のＳＰ２１）にお
いて、マイクロコンヒユータ４は、図３４に示すよう
に、円を構成する各点ｐ_k＝(i_k, j_k) から重心点（円
の中心）ｐ_g(a , b）に向かう直線に沿つて入力画像の
１次微分を計算し、最初に次式

【数１５】を満たす点を、真の輪郭線を構成する点ｐ′_k＝
(i′_k，j ′_k) として検出する。（１５）式の各記号
は（１０）式で述べたものと同じである。ただしＸｋ_m
は円上の点ｐ_kからその中心ｐ_gに向かう直線に沿つて
画像値を並べた１次元データ列であり、Ｘｋ₀は円上の
点の画素値に相当する。（１５）式は、レベルそのもの
が減少していると同時に、図３５に示すように１次微分
の絶対値がしきい値ＴＨ３よりも大きく、かつその変化
が増加から減少に転じる点を表しており、円上の点から
見て最初にこの条件を満足する点が輪郭点として検出さ
れる。

【００７３】以上の構成によれば、入力された心臓の単
軸断面の超音波画像を、心臓の動きの繰り返し周期より
も短い間隔でサンプリングし、心臓の同じ状態にある画
像を同期加算して時間方向のノイズを低減した後、心臓
の状態毎に時間平滑化された各画像をそれぞれ空間的に
平滑化して、全ての点が抽出すべき心内膜の輪郭線の外
側に存在するように閉曲線を各画像毎に生成し、この各
閉曲線を内側に向けて縮小することによつて心内膜のお
およその輪郭線を抽出し、当該各輪郭線の形状を修正し
て心内膜の輪郭線として抽出するようにしたことによ
り、心内膜の輪郭線を時相毎に自動的に抽出することが
できるので、心内膜の輪郭線の時間的変化を観察するこ
とができ、これにより迅速かつ正確に医療診断を行うこ
とができる。またこれらの輪郭線より輪郭線の速度など
診断に必要なパラメータを計算することができる。

【００７４】（６）他の実施例なお上述の実施例においては、医療診断用動画像として
心臓の動画像を本発明の医療診断用画像処理装置に適用
した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、他
の周期的な動きのある器官の動画像を本発明の医療診断
用画像処理装置に適用しても同様の効果を得ることがで
きる。

【００７５】また上述の第１実施例においては、入力さ
れた静止画像において、境界線の抽出処理（図５）を行
うことによつて所望器官の輪郭線を抽出する場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、第４実施例及び第
５実施例のように、閉曲線の生成処理（図２５）によつ
て所望器官の輪郭線を抽出するようにしてもよい。

【００７６】この場合、入力された静止画像を空間的に
平滑化した後、抽出すべき所望器官の輪郭線に囲まれた
領域内の任意の点をその内側に含む閉曲線を生成し、当
該閉曲線を平滑化画像のレベル変化に基づいて変形する
ことによつて所望器官のおおよその輪郭線を抽出し、当
該輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線として抽出
する。

【００７７】また上述の第２実施例においては、入力さ
れた動画像において、境界線の抽出処理（図５）を行う
ことによつて所望器官の輪郭線を抽出する場合について
述べたが、本発明はこれに限らず、第４実施例及び第５
実施例のように、閉曲線の生成処理（図２５）を行うこ
とによつて所望器官の輪郭線を抽出するようにしてもよ
い。

【００７８】この場合、入力された動画像を、所望器官
の動きの繰り返し周期毎にサンプリングして同期加算し
て時間方向のノイズを低減した後、この時間平滑化され
た画像を空間的に平滑化して、抽出すべき所望器官の輪
郭線に囲まれた領域内の任意の点をその内側に含む閉曲
線を生成し、この閉曲線を平滑化画像のレベル変化に基
づいて変形することによつて所望器官のおおよその輪郭
線を抽出し、当該輪郭線の形状を修正して所望器官の輪
郭線として抽出する。

【００７９】また上述の実施例においては、医療診断用
画像として超音波画像を本発明の医療診断用画像処理装
置に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限
らず、他の医療診断用画像を本発明の医療診断用画像処
理装置に適用してもよい。

【００８０】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、入力され
た医療診断用静止画像を空間的に平滑化した後複数の境
界線を抽出し、当該複数の境界線より所望器官の輪郭に
対応する境界線を輪郭線として抽出し、当該輪郭線の形
状を修正して所望器官の輪郭線として抽出するようにし
たことにより、所望器官の輪郭線を自動的に抽出するこ
とができる医療診断用画像処理装置を実現し得る。

【００８１】また本発明によれば、入力された医療診断
用動画像を所望器官の動きの繰り返し周期毎にサンプリ
ングして同期加算して時間方向のノイズを低減した後、
この時間平滑化された画像を空間的に平滑化して複数の
境界線を抽出し、当該複数の境界線より所望器官の輪郭
に対応する境界線を輪郭線として抽出し、当該輪郭線の
形状を修正して所望器官の輪郭線として抽出するように
したことより、所望器官の輪郭線を自動的に抽出するこ
とができる医療診断用画像処理装置を実現し得る。

【００８２】また本発明によれば、入力された医療診断
用動画像を所望器官の動きの繰り返し周期よりも短い間
隔でサンプリングし、所望器官の同じ状態にある画像を
同期加算して時間方向のノイズを低減した後、所望器官
の状態毎に時間平滑化された画像をそれぞれ空間的に平
滑化して各画像毎に複数の境界線を抽出し、当該複数の
境界線より所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線と
して各画像毎に抽出し、当該各輪郭線の形状を修正して
所望器官の輪郭線として抽出するようにしたことによ
り、所望器官の輪郭線を時相毎に自動的に抽出すること
ができる医療診断用画像処理装置を実現し得る。

【００８３】また本発明によれば、入力された医療診断
用静止画像を空間的に平滑化した後、抽出すべき所望器
官の輪郭線に囲まれた領域内の任意の点をその内側に含
む閉曲線を生成し、この閉曲線を平滑化された画像のレ
ベル変化に基づいて変形して所望器官のおおよその輪郭
線を抽出し、この輪郭線の形状を修正して所望器官の輪
郭線として抽出するようにしたことにより、所望器官の
輪郭線を自動的に抽出することができる医療診断用画像
処理装置を実現し得る。

【００８４】また入力された医療診断用動画像を所望器
官の動きの繰り返し周期毎にサンプリングして同期加算
して時間方向のノイズを低減した後、この時間平滑化さ
れた画像を空間的に平滑化して、抽出すべき所望器官の
輪郭線に囲まれた領域内の任意の点をその内側に含む閉
曲線を生成し、この閉曲線を平滑化された画像のレベル
変化に基づいて変形して所望器官のおおよその輪郭線を
抽出し、この輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線
として抽出するようにしたことにより、所望器官の輪郭
線を自動的に抽出することができる医療診断用画像処理
装置を実現し得る。

【００８５】また本発明によれば、入力された医療診断
用動画像を所望器官の動きの繰り返し周期よりも短い間
隔でサンプリングし、所望器官の同じ状態にある画像を
同期加算して時間方向のノイズを低減した後、所望器官
の状態毎に時間平滑化された画像をそれぞれ空間的に平
滑化して、抽出すべき所望器官の輪郭線に囲まれた領域
内の任意の点をその内側に含む閉曲線を各画像毎に生成
し、これらの各閉曲線を平滑化された画像のレベル変化
に基づいて変形して所望器官のおおよその輪郭線を抽出
し、これらの輪郭線の形状を修正して所望器官の輪郭線
として抽出するようにしたことにより、所望器官の輪郭
線を時相毎に自動的に抽出することができる医療診断用
画像処理装置を実現し得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例による医療診断用画像処理
装置の構成を示すブロツク図である。

【図２】画像の走査手順を示す略線図である。

【図３】空間フイルタのフイルタ係数の一例を示す図表
である。

【図４】空間フイルタのフイルタ係数の一例を示す図表
である。

【図５】マイクロコンピユータの処理の流れの説明に供
するフローチヤートである。

【図６】境界線抽出処理の処理手順の説明に供するフロ
ーチヤートである。

【図７】境界線追跡のための近傍探索の説明に供する略
線図である。

【図８】境界線の追跡方向の説明に供する略線図であ
る。

【図９】輪郭線抽出処理の処理手順の説明に供するフロ
ーチヤートである。

【図１０】輪郭線の選択処理の説明に供する略線図であ
る。

【図１１】輪郭線形状修正処理の処理手順の説明に供す
るフローチヤートである。

【図１２】隣接領域が融合した場合の輪郭形状の一例を
示す略線図である。

【図１３】くぼみを有する輪郭形状の一例を示す略線図
である。

【図１４】変曲点の検出の説明に供する略線図である。

【図１５】融合領域の除去の説明に供する略線図であ
る。

【図１６】輪郭線が閉じている場合の融合領域の除去の
説明に供する略線図である。

【図１７】くぼみの除去の説明に供する略線図である。

【図１８】補間処理の説明に供する略線図である。

【図１９】補間点の検出の説明に供する略線図である。

【図２０】本発明の第２実施例による医療診断用画像処
理装置の構成を示すブロツク図である。

【図２１】画像サンプリング器の構成を示すブロツク図
である。

【図２２】心電図波形における基準点の説明に供する波
形図である。

【図２３】本発明の第３実施例による医療診断用画像処
理装置の構成を示すブロツク図である。

【図２４】本発明の第４実施例による医療診断用画像処
理装置の構成を示すブロツク図である。

【図２５】第４実施例におけるマイクロコンピユータの
処理の流れを示すフローチヤートである。

【図２６】第４実施例における閉曲線生成処理の処理手
順を示すフローチヤートである。

【図２７】第４実施例における輪郭線抽出処理の処理手
順を示すフローチヤートである。

【図２８】第４実施例における輪郭点の探索方向の説明
に供する略線図である。

【図２９】第４実施例における輪郭点の検出の説明に供
する波形図である。

【図３０】第４実施例における輪郭点の補間の説明に供
する略線図である。

【図３１】心臓の単軸断面画像を示す略線図である。

【図３２】第５実施例における閉曲線生成処理の処理手
順を示すフローチヤートである。

【図３３】極小点の検出処理の説明に供する波形図であ
る。

【図３４】第５実施例における輪郭点の探索方向の説明
に供する略線図てある。

【図３５】第５実施例における輪郭点の検出の説明に供
する波形図である。

【符号の説明】

１、２０、３０、４０……医療診断用画像処理装置、２
……アナログデイジタル変換回路（Ａ／Ｄ変換器）、
３、３２……フレームメモリ、４……マイクロコンピユ
ータ、５……画像表示装置、６……座標入力装置、７、
１０、１１……メモリ、８……空間フイルタ、９……２
値化器、２１……遅延素子、２２、３１……画像サンプ
リング器、２３……フレーム同期信号生成器、２４……
心電図モニタ装置。４１……２値画像用フレームメモ
リ、４２……低域通過型空間フイルタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者皆川太郎岐阜県岐阜市福光西１丁目７番１号（102)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】医療診断用静止画像より所望器官の輪郭線
を抽出する医療診断用画像処理装置において、入力される上記医療診断用静止画像を空間的に平滑化す
る空間フイルタリング手段と、上記空間フイルタリング手段で得られた画像より複数の
境界線を抽出する境界線抽出手段と、上記境界線抽出手段によつて抽出された上記複数の境界
線より上記所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線と
して抽出する輪郭線抽出手段と、上記輪郭線抽出手段によつて抽出された上記輪郭線の形
状を修正する輪郭線形状修正手段とを具えることを特徴
とする医療診断用画像処理装置。
【請求項２】医療診断用動画像より周期的な動きのある
所望器官の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理装置に
おいて、上記所望器官の動きの繰り返し周期毎に上記医療診断用
動画像を入力する画像サンプリング手段と、上記画像サンプリング手段で得られた複数の画像を画素
毎に加算して時間平滑化された画像を生成する同期加算
手段と、上記同期加算手段で得られた画像を空間的に平滑化する
空間フイルタリング手段と、上記空間フイルタリング手段で得られた画像より境界線
を抽出する境界線抽出手段と、上記境界線抽出手段によつて抽出された上記境界線より
上記所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線として抽
出する輪郭線抽出手段と、上記輪郭線抽出手段によつて抽出された上記輪郭線の形
状を修正する輪郭線形状修正手段とを具えることを特徴
とする医療診断用画像処理装置。
【請求項３】医療診断用動画像より周期的な動きのある
所望器官の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理装置に
おいて、上記所望器官の動きの繰り返し周期より短い間隔で上記
医療診断用動画像を入力する画像サンプリング手段と、上記画像サンプリング手段で得られた画像より上記所望
器官の同じ状態に対応する画像を集めて画素毎に加算し
て上記所望器官の状態毎に時間平滑化された画像を生成
する同期加算手段と、上記同期加算手段で得られた上記所望器官の状態毎の画
像をそれぞれ空間的に平滑化する空間フイルタリング手
段と、上記空間フイルタリング手段で得られた上記各画像より
境界線を抽出する境界線抽出手段と、上記境界線抽出手段によつて抽出された上記各境界線よ
り上記所望器官の輪郭に対応する境界線を輪郭線として
抽出する輪郭線抽出手段と、上記輪郭線抽出手段によつて抽出された上記各輪郭線の
形状を修正する輪郭線形状修正手段とを具えることを特
徴とする医療診断用画像処理装置。
【請求項４】上記空間フイルタリング手段によつて空間
的に平滑化された上記画像の出力値を、予め設定された
しきい値によつて２値化する２値化手段を有し、上記境
界線抽出手段は、上記２値化手段によつて得られた２値
画像の境界線を追跡するようにしたことを特徴とする請
求項１、請求項２又は請求項３に記載の医療診断用画像
処理装置。
【請求項５】上記空間フイルタリング手段は、上記入力
された医療診断用静止画像又は上記同期加算手段より得
られる画像を空間的に平滑化して２階微分するようにし
たことを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３に
記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項６】上記空間フイルタリング手段によつて空間
的に平滑化されて２階微分された上記画像の出力値を予
め設定されたしきい値によつて２値化する２値化手段を
有し、上記境界線抽出手段は、上記２値化手段によつて
得られた２値画像の境界線を追跡するようにしたことを
特徴とする請求項５に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項７】上記輪郭線抽出手段は、上記医療診断静止
画像又は上記同期加算手段より得られる上記画像におけ
る上記所望器官の領域のほぼ中心位置を指定し、上記境
界線抽出手段で得られた境界線のうち、上記中心位置か
ら最も近い位置にある境界線を輪郭線として抽出するよ
うにしたことを特徴とする請求項１、請求項２又は請求
項３に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項８】医療診断用静止画像より所望器官の輪郭線
を抽出する医療診断用画像処理装置において、入力される上記医療診断用静止画像を空間的に平滑化す
る空間フイルタリング手段と、抽出すべき上記所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任
意の点をその内側に含む閉曲線を生成する閉曲線生成手
段と、上記空間フイルタリング手段で平滑化された上記画像の
レベル変化に基づいて、上記閉曲線生成手段で生成され
た上記閉曲線を変形し、上記所望器官のおおよその輪郭
線を抽出する閉曲線変形手段と、上記閉曲線変形手段で得られた上記輪郭線の形状を修正
する輪郭線形状修正手段とを具えることを特徴とする医
療診断用画像処理装置。
【請求項９】医療診断用動画像より周期的な動きのある
所望器官の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理装置に
おいて、上記所望器官の動きの繰り返し周期毎に上記医療診断用
動画像を入力する画像サンプリング手段と、上記画像サンプリング手段で得られた複数の画像を画素
毎に加算して時間平滑化された画像を生成する同期加算
手段と、上記同期加算手段で得られた画像を空間的に平滑化する
空間フイルタリング手段と、抽出すべき上記所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任
意の点をその内側に含む閉曲線を生成する閉曲線生成手
段と、上記空間フイルタリング手段で空間的に平滑化された上
記画像のレベル変化に基づいて、上記閉曲線生成手段で
得られた閉曲線を変形し、上記所望器官のおおよその輪
郭線を抽出する閉曲線変形手段と、上記閉曲線変形手段で得られた上記輪郭線の形状を修正
する輪郭線形状修正手段とを具えることを特徴とする医
療診断用画像処理装置。
【請求項１０】医療診断用動画像より周期的な動きのあ
る所望器官の輪郭線を抽出する医療診断用画像処理装置
において、上記所望器官の動きの繰り返し周期よりも短い間隔で上
記医療診断用動画像を入力する画像サンプリング手段
と、上記画像サンプリング手段で得られた画像より上記所望
器官の同じ状態に対応する画像を集めて画素毎に加算し
て上記所望器官の状態毎に時間平滑化された画像を生成
する同期加算手段と、上記同期加算手段で得られた上記所望器官の状態毎の画
像をそれぞれ空間的に平滑化する空間フイルタリング手
段と、抽出すべき上記所望器官の輪郭線に囲まれた領域内の任
意の点をその内側に含む閉曲線を上記各画像毎に生成す
る閉曲線生成手段と、上記空間フイルタリング手段で平滑化された上記各画像
のレベル変化に基づいて、上記閉曲線生成手段で得られ
た上記各閉曲線を変形し、上記所望器官のおおよその輪
郭線を上記各画像毎に抽出する閉曲線変形手段と、上記閉曲線変形手段で得られた上記各輪郭線の形状を修
正する輪郭線形状修正手段とを具えることを特徴とする
医療診断用画像処理装置。
【請求項１１】上記閉曲線生成手段は、全ての点が上記
抽出すべき輪郭線の内側に存在するように上記閉曲線を
生成し、上記閉曲線変形手段は、上記閉曲線生成手段で
生成された上記閉曲線を外側に向けて拡大するようにし
たことを特徴とする請求項８、請求項９又は請求項１０
に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項１２】上記閉曲線生成手段は、上記所望器官の
ほぼ中心位置を指定し、当該中心位置を中心に十分に小
さい半径を有する円又は楕円を上記閉曲線として生成す
るようにしたことを特徴とする請求項８、請求項９、請
求項１０又は請求項１１に記載の医療診断用画像処理装
置。
【請求項１３】上記閉曲線生成手段は、全ての点が上記
抽出すべき輪郭線の外側に存在するように上記閉曲線を
生成し、上記閉曲線変形手段は、上記閉曲線生成手段で
生成された上記閉曲線を内側に向けて拡大するようにし
たことを特徴とする請求項８、請求項９又は請求項１０
に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項１４】上記閉曲線生成手段は、上記所望器官の
ほぼ中心位置を指定し、当該中心位置を中心に十分に大
きい半径を有する円又は楕円を上記閉曲線として生成す
るようにしたことを特徴とする請求項８、請求項９、請
求項１０又は請求項１３に記載の医療診断用画像処理装
置。
【請求項１５】上記閉曲線変形手段は、上記閉曲線生成
手段で得られた上記閉曲線上の各点を、当該点と上記閉
曲線の内側の点とを結ぶ直線に沿つて、上記平滑化され
た画像のレベル変化が大きい位置に移動させると共に、
当該移動前の順序に従つて移動後の点を補間することに
よつて上記所望器官のおおよその輪郭線を抽出するよう
にしたことを特徴とする請求項８、請求項９又は請求項
１０に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項１６】上記輪郭線形状修正手段は、上記輪郭線
抽出手段によつて抽出された上記輪郭線を構成する各点
において接線の傾きが大きく変化する変曲点を検出し、
当該変曲点に基づいて上記輪郭線上の不要な点を除去し
て上記輪郭線の形状を修正するようにしたことを特徴と
する、請求項１、請求項２、請求項３、請求項８、請求
項９又は請求項１０に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項１７】心電図モニタ手段を有し、上記画像サン
プリング手段は、当該心電図モニタ手段より得られる心
電図信号の繰り返し周期毎に上記医療診断用動画像を入
力するようにしたことを特徴とする請求項２又は請求項
９に記載の医療診断用画像処理装置。
【請求項１８】心電図モニタ手段を有し、上記画像サン
プリング手段は、当該心電図モニタ装置より得られる心
電図信号の繰り返し周期よりも短い間隔で上記医療診断
用動画像を入力するようにしたことを特徴とする請求項
３又は請求項１０に記載の医療診断用画像処理装置。