JPH1099328A

JPH1099328A - 画像処理装置及び画像処理方法

Info

Publication number: JPH1099328A
Application number: JP8254604A
Authority: JP
Inventors: Mutsumi Watanabe; 睦渡辺; Mayumi Yuasa; 真由美湯浅; Hideki Yoshioka; 秀樹吉岡; Masahide Nishiura; 正英西浦
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1996-09-26
Filing date: 1996-09-26
Publication date: 1998-04-21

Abstract

(57)【要約】【課題】心臓断面の動画像から心機能診断に重要なポン
プ機能測定のための拡張末期・収縮末期の面積値または
体積値、又はこの両方を正確に求める。【解決手段】一連の動画像を処理することにより、画像
内の対象物の輪郭を抽出する画像処理装置において、上
記動画像各々より抽出した輪郭情報より、それぞれの画
像毎の上記輪郭内部の面積を求める手段３と、所定期間
内における上記動画像の輪郭内部の面積の最大値、もし
くは最小値もしくは最大値と最小値の両方を検出すると
共にこれら検出した値より上記画像の輪郭内部の面積を
得る手段４とを備える。例えば超音波診断装置より得ら
れる心臓の動画像から得た心臓の輪郭より、心臓の面積
または体積値を求め、この得た所定期間内の動画像での
心臓断面積または体積値の最大値、及び最小値を検出す
ることにより拡張末期・収縮末期の面積値または体積値
または両方を自動的に求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば超音波診断
装置で得られる動画像において、疾病の診断に重要であ
る、心臓のポンプ機能測定に有用な画像を容易に得るこ
とができるようにした画像処理装置及び画像処理方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、食生活の向上と共に、我が国にお
いても肥満や高血圧といった成人病が増加傾向にあり、
これらに起因する心臓病は癌についで第２位の死亡率で
あり深刻な問題となっている。心臓病の診断は、一次的
な診断として心電図が用いられている。さらに詳細な画
像による診断を行うために、リアルタイム性、簡便性、
安価（Ｘ線ＣＴやＭＲＩ、ＰＥＴ等の他の診断装置に比
較して）といった理由から、現在超音波診断装置を用い
た診断が広く行われている。超音波診断装置を用いて心
臓病の診断を行う場合、装置でリアルタイムに得られる
動画像を用いて診断が多数を占める。この際、医師は診
断情報の１つとして心臓のポンプ機能の測定を行い、異
常があるかどうかを診断する。心筋梗塞や狭心症といっ
た心臓病の場合には、輪郭で囲まれた面積値またはこれ
から計算される体積の値、または変化率に異常が現れ
る。この変化率は、拡張末期面積または体積値と収縮末
期面積または体積の差を拡張末期面積または体積値で割
り算した値を左室駆出率として用いるのが一般的であ
る。通常、体積で求めた場合、正常は６０から７０％で
あり、５０％以下の場合は機能低下を起こしていると考
えられている。

【０００３】この輪郭で囲まれた面積、または体積値の
最大値、最小値検出を検査者が手動で行う場合、画像一
枚毎の輪郭トレース、面積カウント、比較を行わねばな
らず、作業負担が多大である。また、輪郭トレースの際
の検査者間の結果の差異などが発生しやすく、客観性に
欠けると共に効率的な検査が行えず、検査時間の増加に
もつながってしまう。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、超音
波診断装置にて得た被検者の心臓断層画像より、心臓部
のポンプ機能を定量的に求める場合、心臓部の輪郭の抽
出、面積値または体積値の計算、比較処理を行なわねば
ならないが、これは画像からの心臓部の輪郭の抽出、面
積値または体積値の計算、比較処理を検査者が手で行う
ことになり、作業が大変であるばかりか、得られた結果
も客観性に欠けるといった問題があり、検査者の負担が
大きいばかりで、効率的な検査が行えず、検査時間が増
加し、かつ、信頼性もあまり高くないといった問題があ
った。

【０００５】そこでこの発明の目的とするところは、以
上の点を鑑み、例えば超音波画像における拡張末期面積
または体積値、および収縮末期面積または体積を自動的
に求めることができ、検査者の負担を小さくして、しか
も、客観的で精度の高い検査結果を得ることができるよ
うにする画像処理装置及び画像処理方法を提供すること
にある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明は、第１には、一連の動画像から各画像内の対象
物の輪郭を抽出する画像処理装置において、上記各画像
から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像毎の上記輪
郭内部の面積を求める手段と、所定期間内における上記
各画像の輪郭内部の面積の最大値、もしくは最小値、も
しくは最大値と最小値の両方を検出する手段と、上記検
出した値より、上記画像の輪郭内部の面積を得る手段と
を備える。また、心臓断面をとらえた一連の心臓動画像
から各画像内の心臓の輪郭を抽出する画像処理装置にお
いて、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれ
の画像毎の上記輪郭内部の面積を求める手段と、所定期
間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大値、も
しくは最小値、もしくは最大値と最小値の両方を検出す
る手段と、上記検出した値に基づいて上記画像中の心臓
の拡張末期または収縮末期もしくは拡張末期及び収縮末
期に該当する画像を特定する手段とを備える。

【０００７】つまり、本発明は、例えば超音波診断装置
より得られる動画像において、対象物の輪郭を抽出し、
この抽出した輪郭内の面積を算出し、この面積の最大・
最小値を各々拡張末期・収縮末期面積として検出するこ
とを特徴とする。

【０００８】本発明は、第２には、例えば超音波診断装
置より得られる動画像それぞれについて、対象物の輪郭
を抽出し、この抽出輪郭を用いて輪郭内の体積を算出
し、各画像それぞれで求めた輪郭内の体積のうち、最大
・最小値を求めて、各々拡張末期・収縮末期体積として
検出することを特徴とする。

【０００９】本発明による画像処理方法は、第３には、
例えば超音波診断装置より得られる動画像から対象物の
輪郭を抽出し、この抽出輪郭を用いて得られる時間的な
移動量より、この極小となる時点の面積値・体積値を求
め、この値の最大・最小値を各々拡張末期・収縮末期面
積値・体積値として検出することを特徴とする。

【００１０】本発明によれば、心臓の面積や体積の具体
的値より、心臓の拡張末期・収縮末期を適確に判断で
き、心臓部のポンプ機能を定量的に求めることができる
など、被検者の心臓機能の診断に有用で客観的な測定情
報を、検査者の負担を軽減して、しかも、容易に得るこ
とができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の具体例について、
超音波診断装置を用いて心臓部の診断を行う場合を例に
とり、図１〜図３を用いて説明する。（第１の具体例）図１（ａ）は本具体例としての超音波
画像の画像収集条件検出方法の処理の流れであり、図１
（ｂ）は本具体例としての装置構成例を示すブロック図
である。図に従い説明する。

【００１２】１は動画像入力手段であり、超音波やＸ
線、磁気共鳴による被検者の心臓部動画像を入力するも
のである。また、２は対象物輪郭抽出手段であり、心臓
部動画像から心臓の輪郭を画像毎（フレーム毎）に抽出
するものである。また、３は輪郭内面積算出手段であ
り、抽出した心臓の輪郭内の面積を算出するものであ
る。４は最大／最小面積値算出・記憶手段であり、算出
された心臓の輪郭内の面積のうち、最大／最小面積値の
ものを検出し、その値を示した画像に対応付けて記憶す
るものである。

【００１３】このような構成の本装置は、被検者の心臓
部動画像を動画像入力手段１により入力するが、これは
例えば、超音波診断装置にて得た超音波による被検者の
心臓部動画像を得てこれを入力として使用する。

【００１４】すなわち、動画像入力手段１は、例えば超
音波診断装置から時系列的に得た心臓部動画像を入力す
る（Ｓ１）。次に対象物輪郭抽出手段２はこの入力され
た動画像の各画面から対象物（心壁）の輪郭を抽出する
（Ｓ２）。このときの心壁輪郭の抽出は、例えば動的輪
郭モデルを用いた方法：On active contour models and
balloons.(Laurent D. Cohen,CVGIP:IU,53(2):211-21
8,1991)等を利用すれば自動的かつ簡便に輪郭の抽出を
行うことができる。図２は、このようにして抽出された
輪郭を模式的に例示した図である。Ｓ２での処理によ
り、図２のような輪郭情報が画面毎に得られる。

【００１５】次に、輪郭内面積算出手段３での処理に移
り、この輪郭内面積算出手段３は対象物輪郭抽出手段２
の抽出した各輪郭情報を元に、それぞれの輪郭内部の面
積の算出を行う（Ｓ３）。そして、最大／最小面積値算
出・記憶手段４は、この輪郭内面積算出手段３の求めた
各画面の輪郭内部の面積値の最大・最小値を検出し、記
憶する（Ｓ４）。

【００１６】このようにして心臓断面の時系列的な超音
波像からそれぞれ輪郭を抽出し、この抽出した各輪郭情
報を用いて輪郭内部の面積の算出を行い、この面積値の
最大・最小値を求める。

【００１７】輪郭内部の面積値の最大・最小値を求める
具体的な手法を次に説明する。［面積値の最大・最小値
検出、記憶処理（Ｓ４）の詳細］図３は、図１における
最大・最小値検出・記憶手段４での処理であるＳ４の更
に詳細な処理の流れの例を示した図である。ステップＳ
４での処理は、まず、ステップＳ３の処理により得られ
た輪郭内部の面積の算出値（面積値）が入力されると
（Ｓ８）、ステップＳ９において、それが一枚目か否か
が判定される。そして、その判断の結果、一枚目であっ
た場合には、その入力された面積値を最大値・最小値メ
モリに一時、格納する（Ｓ１０）。

【００１８】次にこの格納した値と、最大値メモリに格
納された値（保持最大値）と比較処理を行い（Ｓ１
１）、ステップＳ１０において最大値・最小値メモリに
一時格納した面積値の方が保持最大値より大きい場合は
（Ｓ１２）、最大値メモリの値をこの一時格納した面積
値に更新する（Ｓ１３）。

【００１９】一方、ステップＳ１２での判断の結果、最
大値・最小値メモリに一時格納した面積値が保持最大値
より大きくなかった場合は、最大値メモリの更新は行わ
ず、最小値メモリに格納された値（保持最小値）との比
較処理を行い（Ｓ１４）、ステップＳ１０において最大
値・最小値メモリに一時格納した面積値の方がこの保持
最小値より小さい場合は（Ｓ１５）、最小値メモリの値
を、当該一時格納した面積値に更新する（Ｓ１６）。ス
テップＳ１５での判断の結果、小さくなければ、更新は
行わず、ステップＳ１７の処理に入る。

【００２０】ステップＳ１７では所定時間分の入力画像
に対する処理が終了したかの判定を行う。そして、当該
所定時間分、終了した場合は拡張末期面積値として最大
値メモリ値を、収縮末期面積値として最小値メモリ値
を、各々関連付けて記憶する（Ｓ１８）。

【００２１】この記録のデータの形態は、例えば（拡張
末期面積値、この時相）、（収縮末期面積値、この時
相）のように配列の形でメモリに記憶してもよい。更
に、この時相における心電図の情報を同時に記録しても
よい。更にこの配列の値をメモリーに記憶する代わり、
または並行して、プリンタなどの出力装置を用いて出力
してもよい。

【００２２】本具体例では、リアルタイムに得た心臓の
超音波断層像の動画像を元に、各画面のを元に、心臓の
輪郭を抽出し、その輪郭内の面積を求めてその面積値
が、最大、最小かを調べ、最小値、最大値のものは更新
保持する処理を所定時間分の画像について行うようにし
た。そのため、所定期間分の画像について入力画像に写
っている心臓の断面積値が最小値、最大値のものを見付
けることができ、所定期間分が、心臓の運動周期に沿っ
たものであれば、その心臓の収縮末期、拡張末期の時期
が正確に掴めるようになり、しかも、自動的に求めるこ
とができる。

【００２３】心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴むた
めに、この面積測定を行う方法には、次のような方法も
ある。それを説明する。（第２の具体例）次に本発明の第２の具体例について、
図４，図５を用いて説明する。図４（ａ）は第２の具体
例としての処理の流れを示す図であり、図４（ｂ）はこ
のような処理を実現するための第２の具体例としての装
置構成例を示すブロック図である。

【００２４】図４（ｂ）において、２１は輪郭内部点選
出手段であり、２２は測定用直線群設定手段であり、２
３は画素数計測手段であり、２４は加算手段である。輪
郭内部点選出手段２１は検出された輪郭Ｅの内部に所要
の一点を定める装置であり、測定用直線群設定手段２２
はこの輪郭内部点選出手段２１の定めた上記一点を起点
として放射状に測定用の直線群を設定する装置であり、
画素数計測手段２３はこの測定用直線群設定手段２２の
設定した直線が輪郭と交差するまでに通過する画素ｐの
数を各々の直線別に測定する装置である。また、加算手
段２４は画素数計測手段２３の測定した画素数を加算し
て心臓断面の面積を求める装置である。

【００２５】このような構成において、まず、検出され
た輪郭Ｅの内部に一点Ｃをとる（Ｓ２１）。これは輪郭
内部点選出手段２１によって行われる。この輪郭Ｅの内
部にとる点Ｃは、たとえば輪郭Ｅ上のすべての点のＸ座
標、ｙ座標の平均値を各々ｘ，ｙ座標とする重心点でよ
い。

【００２６】点Ｃが定まると、測定用直線群設定手段２
２はこのＣなる重心点を起点として放射状に測定用の直
線群を設定する（Ｓ２２）。そして、画素数計測手段２
３は、この直線が輪郭と交差するまでに通過した画素ｐ
の数を各々の直線について測定する（Ｓ２３）。この
際、一度計測した画素は複数回重複して計測されること
のないように、記憶しておく。加算手段２４は、画素数
計測手段２３の測定した画素数を加算し、心臓の断面の
面積値を求める。

【００２７】この第２の具体例での処理の様子を図５に
模式的に示しておく。心臓の輪郭Ｅはほぼ凸で滑らかな
形状をしているため、測定用の直線を十分密に設定すれ
ば、この第２の具体例に示す方法によっても、心臓の断
面の面積値が正しく計算される。

【００２８】心臓断面の面積値のさらに別の求め方を説
明する。（第３の具体例）本発明の第３の具体例について、図
７，図８を用いて説明する。図７は第３の具体例として
の装置構成例を示すブロック図であり、３１は輪郭分割
手段、３２は面積計算手段、３３は加算手段である。輪
郭分割手段３１は与えられた輪郭Ｅの長さを計測し、こ
れを一定間隔で分割して各分割点を点Ｐｔとして求める
装置である。また、面積計算手段３２は第２の具体例に
おける輪郭内部点選出手段２１の求めた輪郭Ｅの内部に
とる点Ｃを用い、当該点Ｃと、互いに隣接する２つの代
表点Ｐｔを結んだ３角形を、各代表点Ｐｔ毎に作成し、
これらの３角形おのおのの面積を計算する装置である。
点Ｃは、たとえば輪郭Ｅ上のすべての点のＸ座標、ｙ座
標の平均値を各々ｘ，ｙ座標とする重心点でよい。

【００２９】加算手段３３はこの面積計算手段３２の求
めた各３角形の面積を加算して輪郭内の面積値を計算す
るものである。このような構成の本装置は、まず、輪郭
抽出手段により抽出されて与えられた輪郭Ｅの長さを輪
郭分割手段３１は計測し、これを一定間隔で分割してそ
の各点Ｐｔを代表点として設定する（Ｓ３１）。各点Ｐ
ｔが求められると、次に、面積計算に移る。これは面積
計算手段３２により行われる。

【００３０】面積計算手段３２は重心である点Ｃo と、
互いに隣接する２つの代表点Ｐｔを結んだ３角形を、各
代表点Ｐｔ毎に作成し（図８参照）、これらの３角形お
のおのの面積を計算する（Ｓ３２）。重心の点Ｃo は、
上記の様に輪郭上のすべての点のｘ座標、ｙ座標の平均
値を各々ｘ．ｙ座標とする点として与えられる。

【００３１】最後に、これらの３角形の面積を加算手段
３３が加算することにより、輪郭内の面積値が計算され
る（Ｓ３３）。このように、多角形近似の方法によって
も、面積計算することができる。

【００３２】以上は、心臓断面の面積値を求めること
で、心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴む方法であっ
た。しかし、面積によらず、体積による方法によって
も、心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴むことができ
る。その手法を次に説明する。

【００３３】（第４の具体例）心臓の収縮末期、拡張末
期の時期を掴むために心臓の体積値を利用する方法を説
明する。

【００３４】心臓断面から心臓の体積値の求め方として
の本発明の第４の具体例について、図９，図１０を用い
て説明する。第４の具体例においては心臓の体積から心
臓の収縮末期、拡張末期の時期を求める手法を採用して
いる。図９（ａ）は第４の具体例としての処理の流れを
示す図であり、図９（ｂ）はこのような処理を実現する
ための第４の具体例としての装置構成例を示すブロック
図である。

【００３５】図９（ｂ）において、４１は画像入力手段
であり、４２は対象物輪郭抽出手段であり、４３は輪郭
内体積計算手段であり、４４は最大／最小体積値検出・
記憶手段である。画像入力手段４１は被検者の心臓部動
画像を入力するものである。また、対象物輪郭抽出手段
４２はこの入力された心臓部動画像から対象物である心
臓の輪郭を画像毎（フレーム毎）に抽出するものであ
る。

【００３６】また、輪郭内体積計算手段４３は、各抽出
された心臓の輪郭から当該心臓の輪郭内体積をそれぞれ
求める計算手段であり、最大／最小体積値検出・記憶手
段４４は各画像毎（フレーム毎）に求められた輪郭内体
積値中の最大体積値と、最小体積値を検出し、その値を
示した画像に対応付けて記憶するものである。

【００３７】第４の具体例においては心臓の体積から心
臓の収縮末期、拡張末期の時期を求める手法を採用して
いる。この方法においては、画像入力手段４１により、
始めに超音波診断装置から心臓部動画像を入力する（Ｓ
４１）。次に対象物輪郭抽出手段４２はこの入力された
動画像から対象物（心壁）の輪郭Ｅを抽出する（Ｓ４
２）。輪郭は、画像毎（フレーム毎）に抽出する。

【００３８】画像毎（フレーム毎）に輪郭が抽出される
と輪郭内体積計算手段４３は、これらの抽出された輪郭
各々について輪郭内体積の値を計算する（Ｓ４３）。体
積の計算は例えば、図１０に示すように輪郭Ｅの中心軸
を求め、これを一定間隔ｄに分割し、この分割点を通り
中心軸に垂直な線分と輪郭Ｅとの交点を直径ｒｉとする
円柱の体積を求め、これら求めた円柱の体積の総和を求
めるといった手法で計算できる。

【００３９】最後に、最大／最小体積値検出・記憶手段
４４が前記図３に示したものと同様の処理により、最大
・最小体積値を検出し、その値を示した画像（フレー
ム）に対応付けて記憶する。

【００４０】この体積による方法によっても、心臓の収
縮末期、拡張末期の時期を掴むことができ、しかも、自
動的に求めることができる。拡張末期、収縮末期時には
輪郭間の移動量が極小となることを利用し、輪郭間の移
動量を計算してこの計算された移動量より極小値を求
め、この時相に対応する面積・体積値のうち大きいもの
を拡張末期面積・体積値、小さいものを収縮末期面積・
体積値として特定する方法がある。これを次に第５の具
体例として説明する。

【００４１】（第５の具体例）本発明の第５の具体例に
ついて、図１１を用いて説明する。図１１（ａ）は本具
体例としての処理の流れであり、図１１（ｂ）は本具体
例としての装置構成例を示すブロック図である。図に従
い説明する。図１１（ｂ）において、５１は動画像入力
手段、５２は対象物輪郭抽出手段、５３は計算手段、５
４は輪郭間移動量計算手段、５５は移動量極小値検出手
段、５６は記憶手段である。

【００４２】動画像入力手段５１は被検者の心臓部動画
像を入力するものである。また、対象物輪郭抽出手段５
２は、入力された心臓部動画像から心臓の輪郭を画像毎
（フレーム毎）に抽出するものである。

【００４３】また、輪郭間移動量計算手段５４は対象物
輪郭抽出手段５２により抽出された輪郭について、それ
らの輪郭間の移動量を計算するものであり、移動量極小
値検出手段５５は輪郭間移動量計算手段５４により求め
られた各輪郭間の移動量より極小値と極大値を求めるも
のであり、計算手段５３は、対象物輪郭抽出手段５２に
より抽出された各輪郭の内部の面積・体積値を計算する
ものである。

【００４４】また、これらのうち、前記面積・体積値が
大きいものを拡張末期面積・体積値、小さいものを収縮
末期面積・体積値として、各々関連付けて記憶する。つ
まり、前記面積・体積値が大きい値を示したもの対応の
時相の画像（時系列化されている画像（フレーム）のう
ちの、前記面積・体積値が極大値を示したもの対応の時
点での画像）、そして、前記面積・体積値が小さい値を
示したもの対応の時相の画像を、それぞれの値と各々関
連付けて記憶する。

【００４５】記憶手段５６はこれらの記憶保存をするた
めのものである。このような構成の本装置は、始めに動
画像入力手段５１から超音波診断装置などにより得られ
た心臓部動画像が入力される（Ｓ５１）。次に対象物輪
郭抽出手段５２は、この入力された時系列的な動画像か
ら対象物（心壁）の輪郭Ｅを画面毎に抽出する（Ｓ５
２）。

【００４６】一方、計算手段５３は、抽出された各輪郭
Ｅを元に、抽出輪郭内部の面積・体積値をそれぞれ計算
する処理（Ｓ５３）を行い、かつこれと並行して、輪郭
間移動量計算手段５４は各輪郭Ｅを元に、輪郭間の移動
量を計算する処理を行う（Ｓ５４）。

【００４７】拡張末期、収縮末期時にはこの動き量が極
小となることを用いて、移動量極小値検出手段５５はこ
の輪郭間移動量計算手段５４によって計算された各移動
量より極小値を求め（Ｓ５５）、この時相に対応する面
積・体積値のうち大きいものを拡張末期面積・体積値、
小さいものを収縮末期面積・体積値として、各々関連付
けて記憶手段５６に記憶する（Ｓ５６）。

【００４８】このように、拡張末期、収縮末期時には輪
郭間の移動量が極小となることを利用し、輪郭間の移動
量を計算してこの計算された移動量より極小値を求め、
この時相に対応する面積・体積値のうち大きいものを拡
張末期面積・体積値、小さいものを収縮末期面積・体積
値として特定することにより、心臓の収縮末期、拡張末
期の時期を掴むことができ、しかも、自動的に求めるこ
とができる。

【００４９】心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴む別
の例を、第６の具体例として説明する。心臓の動画像か
らそれぞれ得た心臓輪郭を時系列的に並べて各心臓輪郭
の内面積の差から心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴
むと同時に、その平均動き量を求める手法を第６の具体
例として説明する。

【００５０】（第６の具体例）本発明の第６の具体例に
ついて、図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は本具
体例としての処理の流れであり、図１２（ｂ）は本具体
例としての装置構成例を示すブロック図である。図に従
い説明する。

【００５１】図１２（ｂ）において、６１は輪郭内面積
算出手段、６２は差分計算手段、６３は輪郭長計測手
段、６４は割算手段である。輪郭内面積算出手段６１は
対象物輪郭抽出手段５２により抽出された対象物輪郭か
ら、各輪郭内部の面積値を計算するものである。差分計
算手段６２は各画像を時系列的に並べ、順に各画像間に
おける輪郭内の面積を、減算処理することで、連続時間
間の減算処理による面積の時間差分を求めるものであ
り、輪郭長計測手段６３は輪郭上の画素数をカウントす
ることにより輪郭長を計測するものであり、割算手段６
４は面積の時間差分値を輪郭長で割算することにより、
平均動き量を求めるものである。

【００５２】心臓の平均動き量を求めるために、この具
体例では、動画像として入力された心臓の超音波断層像
の輪郭Ｅをそれぞれ抽出し、これらの各輪郭Ｅ内の面積
を求める（Ｓ６１）。この輪郭内面積算出処理は輪郭内
面積算出手段６１によって行われる。そして、これらの
各画像は時系列的に並べた場合の、発生順に各画像間に
おける輪郭Ｅ内の面積を、減算処理することで、連続時
間間の減算処理による面積の時間差分を求める（Ｓ６
２）。この処理は差分計算手段６２にて行われる。

【００５３】次に、輪郭長計測手段６３は輪郭Ｅ上の画
素数をカウントすることにより輪郭長を計測する（Ｓ６
３）。そして、最後に割算手段６４が面積の時間差分値
を輪郭長で割算することにより、平均動き量を求める
（Ｓ６４）。

【００５４】このように、心臓の動画像からそれぞれ得
た心臓輪郭を時系列的に並べて各心臓輪郭の内面積の差
から心臓の収縮末期、拡張末期の時期を掴むと同時に、
その平均動き量を求めるようにしたことで、心臓の収縮
末期、拡張末期の時期を適確に掴むことができるばかり
でなく、心臓の動きの量も掴めて、有用な診断情報を得
ることができるようになり、しかも、これらを自動的に
求めることができるようになる。

【００５５】心臓の動きの量を求める方式として、輪郭
上の特徴点を求め、個々の特徴点の動きを推定し、これ
より、平均動き量を求める手法を第７の具体例として次
に説明する。

【００５６】（第７の具体例）本発明の第７の具体例に
ついて、図１３を用いて説明する。図１３（ａ）は本具
体例としての処理の流れであり、図１３（ｂ）は本具体
例としての装置構成例を示すブロック図である。図中、
７１は特徴点検出手段、７２は動きベクトル検出手段、
７３は動き量計算手段である。特徴点検出手段７１は対
象物輪郭抽出手段５２により抽出された対象物輪郭Ｅか
ら、当該輪郭Ｅ上の特徴点を求めるものであり、動きベ
クトル検出手段７２はこの求めた特徴点の近傍領域と次
の時相の画像の間で相関照合を行い、最大相関値をとる
点と元の特徴点の座標の差を動きベクトルとして検出す
るものであり、動き量計算手段７３は統計的処理によ
り、これら各特徴点の動きベクトルから平均動き量を求
めるものである。

【００５７】このような構成の本装置は、動画像として
入力された心臓の断層像の輪郭Ｅをそれぞれ抽出し、こ
れらの各輪郭Ｅにおける特徴点を求める。つまりここで
は、まず動きを求めるための輪郭Ｅ上の特徴点を特徴点
検出手段７１は心臓の断層像の輪郭Ｅを元に求める（Ｓ
７１）。この特徴点の選択の方式としては例えば、輪郭
Ｅにおける曲率変化の大きい点を求め、特徴点としても
よい。また、輪郭Ｅ上の各点の近傍領域内の分散を求
め、この値が一定値以上の点を特徴点として選択しても
よい。また、輪郭Ｅを一定間隔で分割することにより、
設定してもよい。

【００５８】次に、動きベクトル検出手段７２での処理
に移る。動きベクトル検出手段７２は輪郭Ｅ上の特徴点
を用いて個々の特徴点の動きを推定する。この動きの推
定は、本具体例では次のようにする。まず、特徴点の近
傍領域と次の時相の画像の間で相関照合を行い、最大相
関値をとる点と元の特徴点の座標の差を動きベクトルと
して検出する（Ｓ７２）。

【００５９】次に、動き量計算手段７３での処理に移
り、動き量計算手段７３は統計的処理により、これら各
特徴点の動きベクトルから平均動き量を求める（Ｓ７
３）。本具体例では、動きベクトルのｘ成分、ｙ成分の
各々平均を求め、この大きさを計算することにより、平
均動き量を求める。

【００６０】以上、種々の具体例について説明したが、
要するに本発明は、例えば超音波診断装置より得られる
動画像において、対象物の輪郭を抽出し、この抽出した
輪郭内の面積を算出し、この面積の最大・最小値を各々
拡張末期・収縮末期面積として検出することを特徴とす
るものである。

【００６１】また、本発明による画像処理方法は、例え
ば超音波診断装置より得られる動画像それぞれについ
て、対象物の輪郭を抽出し、この抽出輪郭を用いて輪郭
内の体積を算出し、各画像それぞれで求めた輪郭内の体
積のうち、最大・最小値を求めて、各々拡張末期・収縮
末期体積として検出することを特徴とするものである。

【００６２】また、本発明による画像処理は、例えば超
音波診断装置より得られる動画像において、対象物の輪
郭を抽出し、この抽出輪郭を用いて得られる時間的な移
動量より、この極小となる時点の面積値・体積値を求
め、この値の最大・最小値を各々拡張末期・収縮末期面
積値・体積値として検出することを特徴とするものであ
る。

【００６３】そして、このような本発明は動画像として
得た心臓の断層像から、抽出した心臓の輪郭情報より、
面積、体積を計算し、時系列的にこれらを比較すること
で、心臓の拡張末期・収縮末期を適確に判断することが
できるものである。

【００６４】このように本発明によれば、心臓の面積や
体積の具体的値を求めてこれより、心臓の拡張末期・収
縮末期を適確に判断できるようになり、被検者の心臓機
能の診断に有用で客観的な測定情報を得ることができ
て、しかも、これを自動的に行えて操作者の負担を軽減
できる。

【００６５】なお、本発明は上述した具体例に限定され
るものではなく、種々変形して利用できる。また、利用
対象としては、超音波画像に限らず、ＣＴスキャンやＭ
ＲＩの断層画像、Ｘ線テレビジョン画像などが利用でき
るほか、医用以外の応用も妨げるものではない。

【００６６】また、本発明は動画像を用いているので心
臓の鼓動に伴う運動状態の移り変わる画像（フレーム画
像）が時系列的に入力され、これら各時点毎の画像（フ
レーム画像）について心臓の輪郭抽出を行い、処理する
が、すべてのフレーム画像を使用する必要はなく、時系
列的な各画像（フレーム画像）のうち、収縮期、拡張期
の各運動状況を反映する選択した幾つかのものを抜粋し
て処理したり、することができるなど、状況に応じて種
々変形して利用可能である。

【００６７】また、上述の各具体例において、図１、図
３、図５、図６、図８、図１０乃至図１２に記載した各
フローチャートにて説明した手法は、コンピュータに実
行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク
（フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光ディ
スク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなど
の記録媒体に格納して頒布することもできる。

【００６８】

【発明の効果】以上、本発明によれば、例えば超音波診
断装置で得られる動画像において、疾病の診断に重要て
あるポンプ機能測定のための拡張末期・収縮末期の面積
値または体積値、またはこの両方を自動的に求めること
が可能となる。従って、例えば心臓の断面像を動画像と
して入力した場合には、その心臓の断面像を元に、得ら
れる面積や体積の具体的値より、心臓の拡張末期・収縮
末期を適確に判断でき、心臓部のポンプ機能を定量的に
求めることができるなど、被検者の心臓機能の診断に有
用で客観的な測定情報を容易化するなどの効果が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を説明するための図であって、本発明の
第１の具体例での処理の流れの例を示すフローチャート
および装置構成例を示すブロック構成図。

【図２】本発明を説明するための図であって、抽出され
た心臓輪郭の例を示す図。

【図３】本発明を説明するための図であって、本発明の
第１の具体例におけるＳ４での処理の流れの詳細を示す
フローチャート。

【図４】本発明を説明するための図であって、本発明の
第２の具体例での処理の流れの例を示すフローチャート
および装置構成例を示すブロック構成図。

【図５】本発明を説明するための図であって、本発明の
第２の具体例で用いる画素数カウントによる面積の求め
方を説明する図。

【図６】本発明を説明するための図であって、本発明の
第３の具体例の構成例を説明するブロック図。

【図７】本発明を説明するための図であって、本発明の
第３の具体例での処理の流れの例を示すフローチャー
ト。

【図８】本発明を説明するための図であって、本発明の
第３の具体例で用いる多角形近似による面積の求め方を
説明する図。

【図９】本発明を説明するための図であって、本発明の
第４の具体例での処理の流れの例を示すフローチャート
および装置構成例を示すブロック構成図。

【図１０】本発明を説明するための図であって、本発明
で使用する心臓断面の体積値の求め方を説明するための
図。

【図１１】本発明を説明するための図であって、本発明
の第５の具体例での処理の流れの例を示すフローチャー
トおよび装置構成例を示すブロック構成図。

【図１２】本発明を説明するための図であって、本発明
の第６の具体例での処理の流れの例を示すフローチャー
トおよび装置構成例を示すブロック構成図。

【図１３】本発明を説明するための図であって、本発明
の第７の具体例での処理の流れの例を示すフローチャー
トおよび装置構成例を示すブロック構成図。

【符号の説明】

１…動画像入力手段２…対象物輪郭抽出手段３…輪郭内面積算出手段４…最大／最小面積値算出・記憶手段２１…輪郭内部点選出手段２２…測定用直線群設定手段２３…画素数計測手段２４，３３…加算手段３１…輪郭分割手段３２…面積計算手段４１…画像入力手段４２…対象物輪郭抽出手段４３…輪郭内体積計算手段４４…最大／最小体積値検出・記憶手段５１…動画像入力手段５２…対象物輪郭抽出手段５３…計算手段５４…輪郭間移動量計算手段５５…移動量極小値検出手段５６…記憶手段６１…輪郭内面積算出手段６２…差分計算手段６３…輪郭長計測手段６４…割算手段Ｅ…輪郭Ｐｔ…分割する点Ｃ…重心の点。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者西浦正英大阪府大阪市北区大淀中１丁目１番30号株式会社東芝関西支社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一連の動画像のから各画像内の対象物の輪
郭を抽出する画像処理装置において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求める手段と、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値もしくは最小値の少なくとも一方を検出する手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】心臓断面をとらえた一連の心臓動画像から
各画像内の心臓の輪郭を抽出する画像処理装置におい
て、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求める手段と、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する手
段と、上記検出した値に基づいて上記画像中の心臓の拡張末期
または収縮末期のうち、少なくとも一方での面積を特定
する手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】一連の動画像から各画像内の対象物の輪郭
を抽出する画像処理装置において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求める手段と、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する手
段と、上記検出した値から上記最大値もしくは最小値をとる時
点の画像、もしくは面積値、もしくは画像と面積値の組
み合わせを、上記最大値・最小値情報と関連付けて記憶
する手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】心臓断面に関する一連の動画像から各画像
内の心臓の輪郭を抽出して心臓の状況を調べる画像処理
装置において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の体積を求める手段と、所定期間内における上記動画像の輪郭内部の体積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する
手段と、上記検出した値に基づいて心臓の拡張末期、もしくは収
縮末期のうち、少なくとも一方における体積値の情報を
画像情報と関連付けて得る手段と、を備えたことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項５】一連の動画像から各画像内の対象物の輪郭
を抽出する画像処理装置において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の体積を求める手段と、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の体積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する
手段と、上記検出した値に基づいて上記最大値、もしくは最小値
をとる時点の画像、もしくは面積値、もしくは画像と体
積値の組み合わせを、上記最大値・最小値情報と関連付
けて得る手段と、を具備することを特徴とする画像処理
装置。
【請求項６】請求項４乃至５に記載の装置において、抽出した対象物の輪郭情報に基づき、体積値の所定期間
内における最大値、もしくは最小値、もしくは最大値と
最小値の両方を検出し、上記最大値、最小値をとる時点の画像、もしくは体積
値、もしくは画像と体積値の組み合わせを、上記最大値
・最小値情報と関連付けて得る手段を設けたことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項７】一連の動画像から各画像内の対象物の輪郭
を抽出する装置において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積および体積を求める手段と、時系列的に連続する画像中の各輪郭の動き量を求める手
段と、所定期間内における上記輪郭の動き量の極小値を求める
手段と、上記動き量の極小値をとる時点の画像、もしくは面積
値、もしくは体積値、もしくは画像と面積値の組み合わ
せ、もしくは画像と体積値の組み合わせを、上記最大値
・最小値情報と関連付けて得る手段と、を備えることを
特徴とする画像処理装置。
【請求項８】請求項７記載の装置において、輪郭の動き量を求めるため、輪郭内部の面積を求める手
段と、これら求めた輪郭内部の面積について、差分処理により
上記面積の時間的な変化を求める手段と、上記求めた面積をその輪郭の長さで割り算することによ
り上記面積の時間的変化を求める手段と、を備えること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項９】請求項７に記載の装置において、輪郭上の特徴点を求める手段と、この求めた特徴点を含む領域の対応づけにより特徴点単
位の動きを推定する手段と、この推定した特徴点単位の動きを統計的に処理すること
により輪郭の動き量を、求める手段と、を備えることを
特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】一連の動画像から各画像内の対象物の輪
郭を抽出する画像処理方法において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求め、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】心臓断面をとらえた一連の心臓動画像か
ら各画像内の心臓の輪郭を抽出する画像処理方法におい
て、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求め、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出し、上記検出した値に基づいて上記画像中の心臓の拡張末期
または収縮末期もしくは拡張末期及び収縮末期での上記
画像の輪郭内部の面積情報と画像情報とを関連付けて得
ることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】一連の動画像から各画像内の対象物の輪
郭を抽出する画像処理方法において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積を求め、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の面積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出し、上記検出した値に基づいて上記最大値、もしくは最小値
をとる時点の画像、もしくは面積値、もしくは画像と面
積値の組み合わせを、上記最大値・最小値情報と関連付
けて記憶することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】心臓断面に関する一連の動画像から各画
像内の心臓の輪郭を抽出して心臓の状況を調べる画像処
理方法において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の体積を求め、所定期間内における上記動画像の輪郭内部の体積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出する
ことで極値を求めることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】一連の動画像から各画像内の対象物の輪
郭を抽出する画像処理方法において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の体積を求め、所定期間内における上記各画像の輪郭内部の体積の最大
値、もしくは最小値のうち、少なくとも一方を検出し、上記検出した値に基づいて上記最大値、もしくは最小値
をとる時点の画像、もしくは面積値、もしくは画像と体
積値の組み合わせを、上記最大値・最小値情報と関連付
けて記憶することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】請求項１３乃至１４に記載の方法におい
て、抽出した対象物の輪郭情報に基づき、体積値の所定期間
内における最大値、もしくは最小値のうち、少なくとも
一方を検出し、上記最大値、最小値をとる時点の画像、もしくは体積
値、もしくは画像と体積値の組み合わせを、上記最大値
・最小値情報と関連付けて記憶することを特徴とする画
像処理方法。
【請求項１６】一連の動画像から各画像内の対象物の輪
郭を抽出する方法において、上記各画像から抽出した輪郭情報より、それぞれの画像
毎の上記輪郭内部の面積および体積を求め、時系列的に連続する画像中の各輪郭の動き量を求め、所
定期間内における上記輪郭の動き量の極小値を求め、上記動き量の極小値をとる時点の画像、もしくは面積
値、もしくは体積値、もしくは画像と面積値の組み合わ
せ、もしくは画像と体積値の組み合わせを、上記最大値
・最小値情報と関連付けて記憶することを特徴とする画
像処理方法。
【請求項１７】請求項１６記載の方法において、輪郭の動き量は、輪郭内部の面積を求め、差分処理によ
り上記面積の時間的な変化を求めてから、上記面積の時
間的変化をこの時相における輪郭の長さで割り算するこ
とにより求めることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】請求項１６に記載の方法において、輪郭の動き量は、輪郭上の特徴点を求め、この特徴点を
含む領域の対応づけにより特徴点単位の動きを推定し、
この推定した特徴点単位の動きを統計的に処理すること
により求めることを特徴とする画像処理方法。