JPH11313822A - ３次元イメ―ジング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置 - Google Patents
３次元イメ―ジング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置Info
- Publication number
- JPH11313822A JPH11313822A JP11074709A JP7470999A JPH11313822A JP H11313822 A JPH11313822 A JP H11313822A JP 11074709 A JP11074709 A JP 11074709A JP 7470999 A JP7470999 A JP 7470999A JP H11313822 A JPH11313822 A JP H11313822A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- correlation
- degree
- image frames
- determining
- ultrasound
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 15
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 24
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 9
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 claims 6
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 claims 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 abstract description 8
- 238000007906 compression Methods 0.000 abstract description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 39
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 5
- 238000003491 array Methods 0.000 description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 5
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 2
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- POSKOXIJDWDKPH-UHFFFAOYSA-N Kelevan Chemical compound ClC1(Cl)C2(Cl)C3(Cl)C4(Cl)C(CC(=O)CCC(=O)OCC)(O)C5(Cl)C3(Cl)C1(Cl)C5(Cl)C42Cl POSKOXIJDWDKPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013329 compounding Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000013101 initial test Methods 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/02—Affine transformations
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03B—APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
- G03B42/00—Obtaining records using waves other than optical waves; Visualisation of such records by using optical means
- G03B42/06—Obtaining records using waves other than optical waves; Visualisation of such records by using optical means using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/32—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using correlation-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/13—Tomography
- A61B8/14—Echo-tomography
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S15/8906—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
- G01S15/8934—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using a dynamic transducer configuration
- G01S15/8936—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using a dynamic transducer configuration using transducers mounted for mechanical movement in three dimensions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S128/00—Surgery
- Y10S128/916—Ultrasound 3-D imaging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 外部の位置検知装置を一切用いずに、良好な
形状忠実度で３次元再構成を行うことを可能にする、フ
リー・ハンド式３次元超音波走査における走査平面の動
きを追跡する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 本発明の走査平面の動きを追跡する手法
は適応スペックル相関を用い、異なる表示ダイナミック
・レンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクス
を採用する。本方法では、相関計算のために各々の画像
フレーム内でカーネルを選択する工程と、重複した画像
フレームを除去する工程と、相次ぐ画像フレーム相互の
間の相関度を測定する工程と、手ぶれ及び他のアーティ
ファクトに関連している可能性のある相関推定値を除去
する工程と、平均相関推定値に基づいて平均フレーム間
（即ち、スライス間）間隔を算出する工程とを含む。
形状忠実度で３次元再構成を行うことを可能にする、フ
リー・ハンド式３次元超音波走査における走査平面の動
きを追跡する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 本発明の走査平面の動きを追跡する手法
は適応スペックル相関を用い、異なる表示ダイナミック
・レンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクス
を採用する。本方法では、相関計算のために各々の画像
フレーム内でカーネルを選択する工程と、重複した画像
フレームを除去する工程と、相次ぐ画像フレーム相互の
間の相関度を測定する工程と、手ぶれ及び他のアーティ
ファクトに関連している可能性のある相関推定値を除去
する工程と、平均相関推定値に基づいて平均フレーム間
（即ち、スライス間）間隔を算出する工程とを含む。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は一般的には、医療診断を
目的とした人体の解剖学的構造の超音波イメージングに
関する。具体的には、本発明は、人体内の走査される領
域によって反射された超音波エコーの強度を検出するこ
とにより人体の解剖学的構造をイメージングする方法に
関する。
目的とした人体の解剖学的構造の超音波イメージングに
関する。具体的には、本発明は、人体内の走査される領
域によって反射された超音波エコーの強度を検出するこ
とにより人体の解剖学的構造をイメージングする方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の超音波スキャナは、ピクセル（画
素）の輝度がエコー反射の強度に基づくようにして組織
の２次元Ｂモード画像を形成する。従来のＢモードでの
基本的な信号処理チェーンを図１に示す。超音波トラン
スデューサ・アレイ２が駆動されて、走査線に沿って音
波バーストを送信する。反射ＲＦ信号は、トランスデュ
ーサ素子によって検出され、次いで、ビームフォーマ４
によって受信ビームとして形成される。各々の走査線ご
とのビームフォーマの出力データ（Ｉ／Ｑ又はＲＦ）
は、等化フィルタリング、包絡線検出及び対数圧縮を含
むＢモード処理チェーン６に供給される。走査形状に応
じて、数百までのベクトルを用いて、単一の音波画像フ
レームを形成することができる。１つの超音波フレーム
から次の音波フレームへの時間的な移行を平滑化するた
めに、走査変換の前に、何らかの音波フレーム平均化
（ブロック８で示す）を行ってもよい。フレーム平均
は、ＦＩＲフィルタ又はＩＩＲフィルタによって実現す
ることができる。一般に、圧縮された画像は、Ｒ−θフ
ォーマット（セクタ走査の場合）を有しており、Ｒ−θ
フォーマットは、走査変換器１０によって変換されて、
ビデオ表示用のＸ−Ｙフォーマットとなる。システムに
よっては、走査変換の前に音波フレームに対してフレー
ム平均化を行うのではなく、ビデオＸ−Ｙデータに対し
て行ってもよく（破線のブロック１２で示す）、所与の
ビデオ表示フレーム・レート（典型的には、３０Ｈｚ）
を達成するために、重複したビデオ・フレームが音波フ
レームの間に挿入されることもある。ビデオ・フレーム
はビデオ・プロセッサ１４に伝送され、ビデオ・プロセ
ッサ１４は基本的にはビデオ・データをビデオ表示のた
めの表示用グレイ・マップにマッピングする。
素）の輝度がエコー反射の強度に基づくようにして組織
の２次元Ｂモード画像を形成する。従来のＢモードでの
基本的な信号処理チェーンを図１に示す。超音波トラン
スデューサ・アレイ２が駆動されて、走査線に沿って音
波バーストを送信する。反射ＲＦ信号は、トランスデュ
ーサ素子によって検出され、次いで、ビームフォーマ４
によって受信ビームとして形成される。各々の走査線ご
とのビームフォーマの出力データ（Ｉ／Ｑ又はＲＦ）
は、等化フィルタリング、包絡線検出及び対数圧縮を含
むＢモード処理チェーン６に供給される。走査形状に応
じて、数百までのベクトルを用いて、単一の音波画像フ
レームを形成することができる。１つの超音波フレーム
から次の音波フレームへの時間的な移行を平滑化するた
めに、走査変換の前に、何らかの音波フレーム平均化
（ブロック８で示す）を行ってもよい。フレーム平均
は、ＦＩＲフィルタ又はＩＩＲフィルタによって実現す
ることができる。一般に、圧縮された画像は、Ｒ−θフ
ォーマット（セクタ走査の場合）を有しており、Ｒ−θ
フォーマットは、走査変換器１０によって変換されて、
ビデオ表示用のＸ−Ｙフォーマットとなる。システムに
よっては、走査変換の前に音波フレームに対してフレー
ム平均化を行うのではなく、ビデオＸ−Ｙデータに対し
て行ってもよく（破線のブロック１２で示す）、所与の
ビデオ表示フレーム・レート（典型的には、３０Ｈｚ）
を達成するために、重複したビデオ・フレームが音波フ
レームの間に挿入されることもある。ビデオ・フレーム
はビデオ・プロセッサ１４に伝送され、ビデオ・プロセ
ッサ１４は基本的にはビデオ・データをビデオ表示のた
めの表示用グレイ・マップにマッピングする。
【０００３】システムの制御は、ホスト・コンピュータ
２０に集中化されており、コンピュータ２０は、オペレ
ータ・インタフェイス２２（例えば、キーボード）を介
してオペレータの入力を受け付け、次いで、様々なサブ
システムを制御する。（図１には、画像データの転送経
路のみが示されている。）Ｂモード・イメージングの際
には、シネ・メモリ１６において、最新の画像の長い系
列（シーケンス）が記憶されていると共に自動的に連続
して更新されている。Ｒ−θ音波画像を保存するように
設計されているシステムもあり（このデータ経路を図１
の破線で示す）、Ｘ−Ｙビデオ画像を記憶するシステム
もある。シネ・メモリ１６に記憶されている画像ループ
はトラック・ボール制御を介して通覧することができ、
画像ループの一部分は選択してハード・ディスクに記憶
させることもできる。フリー・ハンド式３次元イメージ
ング性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリ１６
に記憶されている選択された画像系列が、３次元再構成
のためにホスト・コンピュータ２０に転送される。この
結果は、シネ・メモリの他の部分に書き戻され、ここか
ら、ビデオ・プロセッサ１４を介して表示システム１８
に伝送される。
２０に集中化されており、コンピュータ２０は、オペレ
ータ・インタフェイス２２（例えば、キーボード）を介
してオペレータの入力を受け付け、次いで、様々なサブ
システムを制御する。（図１には、画像データの転送経
路のみが示されている。）Ｂモード・イメージングの際
には、シネ・メモリ１６において、最新の画像の長い系
列（シーケンス）が記憶されていると共に自動的に連続
して更新されている。Ｒ−θ音波画像を保存するように
設計されているシステムもあり（このデータ経路を図１
の破線で示す）、Ｘ−Ｙビデオ画像を記憶するシステム
もある。シネ・メモリ１６に記憶されている画像ループ
はトラック・ボール制御を介して通覧することができ、
画像ループの一部分は選択してハード・ディスクに記憶
させることもできる。フリー・ハンド式３次元イメージ
ング性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリ１６
に記憶されている選択された画像系列が、３次元再構成
のためにホスト・コンピュータ２０に転送される。この
結果は、シネ・メモリの他の部分に書き戻され、ここか
ら、ビデオ・プロセッサ１４を介して表示システム１８
に伝送される。
【０００４】図２を見ると、走査変換器１０は、音響線
メモリ２４とＸ−Ｙメモリ２６とを含んでいる。音響線
メモリ２４内に極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマット
で記憶されているＢモード・データが、適当にスケーリ
ングされたデカルト座標の強度データに変換されて、Ｘ
−Ｙメモリ２６に記憶される。Ｂモード・データの相次
ぐ多数のフレームが、先入れ先出し方式でシネ・メモリ
１６に記憶されている。シネ・メモリは、バックグラウ
ンドで稼働する循環的画像バッファのようなものであ
り、実時間でユーザに対して表示されている画像データ
を連続的に取り込む。ユーザがシステムをフリーズさせ
ると、ユーザは、シネ・メモリに以前に取り込まれてい
る画像データを見ることができるようになる。
メモリ２４とＸ−Ｙメモリ２６とを含んでいる。音響線
メモリ２４内に極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマット
で記憶されているＢモード・データが、適当にスケーリ
ングされたデカルト座標の強度データに変換されて、Ｘ
−Ｙメモリ２６に記憶される。Ｂモード・データの相次
ぐ多数のフレームが、先入れ先出し方式でシネ・メモリ
１６に記憶されている。シネ・メモリは、バックグラウ
ンドで稼働する循環的画像バッファのようなものであ
り、実時間でユーザに対して表示されている画像データ
を連続的に取り込む。ユーザがシステムをフリーズさせ
ると、ユーザは、シネ・メモリに以前に取り込まれてい
る画像データを見ることができるようになる。
【０００５】ホスト・コンピュータ２０は、中央処理装
置（ＣＰＵ）２８とランダム・アクセス・メモリ（ＲＡ
Ｍ）３０とを含んでいる。ＣＰＵ２８は読み出し専用メ
モリ（ＲＯＭ）を内蔵しており、このメモリは、収集さ
れた強度データを異なる角度から見た多数の３次元投影
画像に変換するのに用いられるルーチンを記憶してい
る。ＣＰＵ２８は、システム制御バス３２を介してＸ−
Ｙメモリ２６及びシネ・メモリ１６を制御する。具体的
には、ＣＰＵ２８は、走査変換器１０の音響線メモリ２
４又はＸ−Ｙメモリ２６からビデオ・プロセッサ１４及
びシネ・メモリ１６へのデータの流れ、並びにシネ・メ
モリからビデオ・プロセッサ１４及びＣＰＵ２８自体へ
のデータの流れを制御する。各々のフレームのイメージ
ング・データは、被検体を貫通する多数の走査又はスラ
イスのうちの１つを表すものであり、音響線メモリ２
４、Ｘ−Ｙメモリ２６及びビデオ・プロセッサ１４に順
次記憶される。それと並行して、音響線メモリ又はＸ−
Ｙメモリのいずれかからの画像フレームが、シネ・メモ
リ１６に記憶される。走査された物体領域を表す一群の
フレームが、シネ・メモリ１６の部分１６Ａに記憶され
る。
置（ＣＰＵ）２８とランダム・アクセス・メモリ（ＲＡ
Ｍ）３０とを含んでいる。ＣＰＵ２８は読み出し専用メ
モリ（ＲＯＭ）を内蔵しており、このメモリは、収集さ
れた強度データを異なる角度から見た多数の３次元投影
画像に変換するのに用いられるルーチンを記憶してい
る。ＣＰＵ２８は、システム制御バス３２を介してＸ−
Ｙメモリ２６及びシネ・メモリ１６を制御する。具体的
には、ＣＰＵ２８は、走査変換器１０の音響線メモリ２
４又はＸ−Ｙメモリ２６からビデオ・プロセッサ１４及
びシネ・メモリ１６へのデータの流れ、並びにシネ・メ
モリからビデオ・プロセッサ１４及びＣＰＵ２８自体へ
のデータの流れを制御する。各々のフレームのイメージ
ング・データは、被検体を貫通する多数の走査又はスラ
イスのうちの１つを表すものであり、音響線メモリ２
４、Ｘ−Ｙメモリ２６及びビデオ・プロセッサ１４に順
次記憶される。それと並行して、音響線メモリ又はＸ−
Ｙメモリのいずれかからの画像フレームが、シネ・メモ
リ１６に記憶される。走査された物体領域を表す一群の
フレームが、シネ・メモリ１６の部分１６Ａに記憶され
る。
【０００６】２次元超音波画像は、しばしば解釈が困難
なものであり、これは、走査中の解剖学的構造の２次元
表現を観測者が思い描くことができないことに起因して
いる。しかしながら、超音波プローブが関心領域にわた
って掃引されて、２次元画像が３次元領域を形成するよ
うに蓄積されると、解剖学的構造は、熟練した観測者及
び熟練していない観測者の両者にとって、遥かに思い描
き易いものになる。
なものであり、これは、走査中の解剖学的構造の２次元
表現を観測者が思い描くことができないことに起因して
いる。しかしながら、超音波プローブが関心領域にわた
って掃引されて、２次元画像が３次元領域を形成するよ
うに蓄積されると、解剖学的構造は、熟練した観測者及
び熟練していない観測者の両者にとって、遥かに思い描
き易いものになる。
【０００７】３次元画像を形成するために、ＣＰＵ２８
は、米国特許第５，２２６，１１３号又は同第５，４８
５，８４２号に開示されているようなレイ・キャスティ
ング（ray casting ）アルゴリズムを用いた一連の変換
を実行することができる。レイ・キャスティング法は、
シネ・メモリ１６の部分１６Ａから検索された関心のあ
るソース・データ・ボリュームのデータに適用される。
続いての変換は、ある角度範囲、例えば、＋９０°から
−９０°までの角度範囲内のある角度増分、例えば、１
０°の間隔で行われる最大投影、最小投影、合成投影、
表面投影又は平均投影等の様々な投影手法を含み得る。
投影後の画像の各々のピクセルは、所与の画像平面への
投影によって得られる変換後のデータを含んでいる。加
えて、シネ・メモリがオペレータによってフリーズされ
た時点で、ＣＰＵ２８は選択により、シネ・メモリ１６
の部分１６Ｂ内の多数の相次ぐアドレスにＸ−Ｙメモリ
２８からの最後のフレームを記憶する。最初に投影され
たビュー角度についての投影画像データが、シネ・メモ
リの部分１６Ｂの最初のアドレスに書き込まれているの
で、関心領域の投影画像データは、背景フレームにスー
パインポーズ（重ね表示）される。この過程は、すべて
の投影画像がシネ・メモリの部分１６Ｂに記憶されるま
で各々の角度増分ごとに繰り返される。このとき、各々
の投影画像フレームは、変換後の強度データを含んでい
るデータ関心領域と、随意選択により関心領域を包囲す
る背景の周縁領域であって、変換後の強度データによっ
て上書きされることのない背景強度データから成ってい
る背景の周縁領域とで構成されている。背景画像は、各
々の表示されている投影が、どこから見たものであるか
をより明確にする。次いで、オペレータは、投影画像か
ら任意の画像を選択して表示することができる。加え
て、これら一連の投影画像を表示モニタ上で再生して、
物体空間が観察者の前で回転しているかのように表現す
ることもできる。
は、米国特許第５，２２６，１１３号又は同第５，４８
５，８４２号に開示されているようなレイ・キャスティ
ング（ray casting ）アルゴリズムを用いた一連の変換
を実行することができる。レイ・キャスティング法は、
シネ・メモリ１６の部分１６Ａから検索された関心のあ
るソース・データ・ボリュームのデータに適用される。
続いての変換は、ある角度範囲、例えば、＋９０°から
−９０°までの角度範囲内のある角度増分、例えば、１
０°の間隔で行われる最大投影、最小投影、合成投影、
表面投影又は平均投影等の様々な投影手法を含み得る。
投影後の画像の各々のピクセルは、所与の画像平面への
投影によって得られる変換後のデータを含んでいる。加
えて、シネ・メモリがオペレータによってフリーズされ
た時点で、ＣＰＵ２８は選択により、シネ・メモリ１６
の部分１６Ｂ内の多数の相次ぐアドレスにＸ−Ｙメモリ
２８からの最後のフレームを記憶する。最初に投影され
たビュー角度についての投影画像データが、シネ・メモ
リの部分１６Ｂの最初のアドレスに書き込まれているの
で、関心領域の投影画像データは、背景フレームにスー
パインポーズ（重ね表示）される。この過程は、すべて
の投影画像がシネ・メモリの部分１６Ｂに記憶されるま
で各々の角度増分ごとに繰り返される。このとき、各々
の投影画像フレームは、変換後の強度データを含んでい
るデータ関心領域と、随意選択により関心領域を包囲す
る背景の周縁領域であって、変換後の強度データによっ
て上書きされることのない背景強度データから成ってい
る背景の周縁領域とで構成されている。背景画像は、各
々の表示されている投影が、どこから見たものであるか
をより明確にする。次いで、オペレータは、投影画像か
ら任意の画像を選択して表示することができる。加え
て、これら一連の投影画像を表示モニタ上で再生して、
物体空間が観察者の前で回転しているかのように表現す
ることもできる。
【０００８】多数行型（multi-row ）トランスデューサ
・アレイには、いわゆる「１．２５Ｄ」アレイ及び
「１．５Ｄ」アレイを含めて様々な種類があり、従来の
単一行型（「１Ｄ」）アレイの限定された仰角（elevat
ion ）性能を向上させるために開発されている。ここで
用いる場合には、上の各用語は次の意味を有するものと
する。即ち、１Ｄでは、仰角開口が固定されており、焦
点が固定されたレンジ（距離）にある。１．２５Ｄで
は、仰角開口が可変であるが、焦点合わせが依然静的で
ある。１．５Ｄでは、仰角開口、シェーディング及び焦
点合わせが動的に可変であるが、但し、アレイの中心線
に関して対称である。
・アレイには、いわゆる「１．２５Ｄ」アレイ及び
「１．５Ｄ」アレイを含めて様々な種類があり、従来の
単一行型（「１Ｄ」）アレイの限定された仰角（elevat
ion ）性能を向上させるために開発されている。ここで
用いる場合には、上の各用語は次の意味を有するものと
する。即ち、１Ｄでは、仰角開口が固定されており、焦
点が固定されたレンジ（距離）にある。１．２５Ｄで
は、仰角開口が可変であるが、焦点合わせが依然静的で
ある。１．５Ｄでは、仰角開口、シェーディング及び焦
点合わせが動的に可変であるが、但し、アレイの中心線
に関して対称である。
【０００９】フリー・ハンド式３次元超音波走査の場合
には、トランスデューサ・アレイ（１Ｄ〜１．５Ｄ）を
仰角方向に平行移動させて、関心のある解剖学的構造の
全体にわたる実質的に平行な１組の画像平面を収集す
る。これらの画像は、シネ・メモリに記憶されると共
に、後には３次元再構成のためにシステム・コンピュー
タによって検索することができる。画像フレーム相互の
間の間隔が既知であるならば、３次元領域は、平面外寸
法と走査平面寸法との間の正しいアスペクト比によって
再構成され得る。しかしながら、スライス相互の間の間
隔の推定値が貧弱なものであると、３次元物体の形状が
大幅に歪む可能性がある。
には、トランスデューサ・アレイ（１Ｄ〜１．５Ｄ）を
仰角方向に平行移動させて、関心のある解剖学的構造の
全体にわたる実質的に平行な１組の画像平面を収集す
る。これらの画像は、シネ・メモリに記憶されると共
に、後には３次元再構成のためにシステム・コンピュー
タによって検索することができる。画像フレーム相互の
間の間隔が既知であるならば、３次元領域は、平面外寸
法と走査平面寸法との間の正しいアスペクト比によって
再構成され得る。しかしながら、スライス相互の間の間
隔の推定値が貧弱なものであると、３次元物体の形状が
大幅に歪む可能性がある。
【００１０】従来技術では、プローブの仰角方向の動き
（モーション）をそれぞれ制御する又は追跡するため
に、さまざまなモーション制御方法及び位置検知方法が
提案されている。しかしながら、これらのシステムは、
臨床環境で用いるにはしばしば経費が高く、面倒なもの
である。従って、３次元画像を仰角方向に良好な分解能
で再構成するためには、相次ぐ画像フレーム相互の間の
スペックル相関外れ（decorrelation ）の度合から走査
平面の変位を直接的に推定し得るようにすることが極め
て望ましい。
（モーション）をそれぞれ制御する又は追跡するため
に、さまざまなモーション制御方法及び位置検知方法が
提案されている。しかしながら、これらのシステムは、
臨床環境で用いるにはしばしば経費が高く、面倒なもの
である。従って、３次元画像を仰角方向に良好な分解能
で再構成するためには、相次ぐ画像フレーム相互の間の
スペックル相関外れ（decorrelation ）の度合から走査
平面の変位を直接的に推定し得るようにすることが極め
て望ましい。
【００１１】国際特許ＷＯ９７／００４８２号におい
て、Fowlkes 等は、画像フレーム相互の間の相関の計算
に基づく走査平面の動きを追跡する方法を提案してい
る。この相関方法は、血流を監視するのに用いられる相
関外れ手法を改造したものであると述べられている。こ
のような従来技術を再検討すると、以下のような大きく
２つのアプローチがあることがわかる。
て、Fowlkes 等は、画像フレーム相互の間の相関の計算
に基づく走査平面の動きを追跡する方法を提案してい
る。この相関方法は、血流を監視するのに用いられる相
関外れ手法を改造したものであると述べられている。こ
のような従来技術を再検討すると、以下のような大きく
２つのアプローチがあることがわかる。
【００１２】（１） IEEE Trans. Ultrasonics, Ferro
elec. and Freq. Control 誌、第ＵＦＦＣ−３３巻（１
９８６年）、第２５７頁〜第２６４頁所載のTrahey等の
論文「横方向の開口の平行移動によるスペックル・パタ
ーン相関：実験結果と空間合成における意味（Speckle
pattern correlation with lateral aperture translat
ion: experimental results and implications for spa
tial compounding）」には、超音波画像内の強度の完全
相関関数を用いた最初の研究が報告されている。この手
法は、圧縮前のＲＦ画像データ又は検出された画像デー
タを用いており、このことは、相関関数が全エコー強度
によって正規化されている（即ち、システム利得依存性
である）という事実から明らかである。Int. J. Imagin
g Syst.Technol.誌、第８巻（１９９７年）、第３８頁
〜第４４頁所載のChen等の論文「スペックル相関外れを
用いた走査平面の動きの決定：理論的考察と初期試験
（Determination of scan-plane motion using speckle
decorrelation: theoretical considerations and int
ial test）」では、３次元掃引距離の推定のためにこの
相関方法を用いたファントムの研究が報告されている。
elec. and Freq. Control 誌、第ＵＦＦＣ−３３巻（１
９８６年）、第２５７頁〜第２６４頁所載のTrahey等の
論文「横方向の開口の平行移動によるスペックル・パタ
ーン相関：実験結果と空間合成における意味（Speckle
pattern correlation with lateral aperture translat
ion: experimental results and implications for spa
tial compounding）」には、超音波画像内の強度の完全
相関関数を用いた最初の研究が報告されている。この手
法は、圧縮前のＲＦ画像データ又は検出された画像デー
タを用いており、このことは、相関関数が全エコー強度
によって正規化されている（即ち、システム利得依存性
である）という事実から明らかである。Int. J. Imagin
g Syst.Technol.誌、第８巻（１９９７年）、第３８頁
〜第４４頁所載のChen等の論文「スペックル相関外れを
用いた走査平面の動きの決定：理論的考察と初期試験
（Determination of scan-plane motion using speckle
decorrelation: theoretical considerations and int
ial test）」では、３次元掃引距離の推定のためにこの
相関方法を用いたファントムの研究が報告されている。
【００１３】（２） IEEE Trans. Biomed. Eng.誌、第
３８巻（１９９１年）、第２８０頁〜第２８６頁所載の
Bohs等の論文「血流及び組織の動きの角度非依存的超音
波イメージングの新しい方法（A novel method for ang
le independent ultrasonicimaging of blood flow and
tissue motion ）」には、圧縮後の超音波画像に適用
されるべき一層単純な相関方法が提案されている。この
方法は、相関させられる２つのカーネルの対応するピク
セル相互の間での絶対差（差の絶対値）の和を算出する
ことに基づいているので、ＳＡＤ（sum of absolute di
fferences ）法と呼ばれている。計算上効率的なこの方
法は、Trahey等の完全相関関数とほとんど同じ程度に良
好に機能することが判明している。IEEE Trans. Ultras
onics, Ferroelec. and Freq. Control 誌、第ＵＦＦＣ
−４１巻（１９９４年）、第９６頁〜第１０４頁所載の
Shehada 等の論文「全血の非ニュートン特性を調べるた
めの超音波方法（Ultrasound methods for investigati
ng the non-Newtonian characteristics of whole bloo
d ）」にもまた、超音波画像のＳＡＤ相関に基づく流れ
の測定研究が報告されている。流れの測定のためには、
ＳＡＤ法は基本的に、ＳＡＤを最小化する走査平面内で
の変位ベクトルを求めることから成っているので、ＳＡ
Ｄの相対的な変化のみが関係してくる。しかしながら、
一般的には、所与のカーネル寸法について、ＳＡＤはダ
イナミック・レンジの設定及び後処理フィルタリングに
よって大幅に変化する可能性がある。
３８巻（１９９１年）、第２８０頁〜第２８６頁所載の
Bohs等の論文「血流及び組織の動きの角度非依存的超音
波イメージングの新しい方法（A novel method for ang
le independent ultrasonicimaging of blood flow and
tissue motion ）」には、圧縮後の超音波画像に適用
されるべき一層単純な相関方法が提案されている。この
方法は、相関させられる２つのカーネルの対応するピク
セル相互の間での絶対差（差の絶対値）の和を算出する
ことに基づいているので、ＳＡＤ（sum of absolute di
fferences ）法と呼ばれている。計算上効率的なこの方
法は、Trahey等の完全相関関数とほとんど同じ程度に良
好に機能することが判明している。IEEE Trans. Ultras
onics, Ferroelec. and Freq. Control 誌、第ＵＦＦＣ
−４１巻（１９９４年）、第９６頁〜第１０４頁所載の
Shehada 等の論文「全血の非ニュートン特性を調べるた
めの超音波方法（Ultrasound methods for investigati
ng the non-Newtonian characteristics of whole bloo
d ）」にもまた、超音波画像のＳＡＤ相関に基づく流れ
の測定研究が報告されている。流れの測定のためには、
ＳＡＤ法は基本的に、ＳＡＤを最小化する走査平面内で
の変位ベクトルを求めることから成っているので、ＳＡ
Ｄの相対的な変化のみが関係してくる。しかしながら、
一般的には、所与のカーネル寸法について、ＳＡＤはダ
イナミック・レンジの設定及び後処理フィルタリングに
よって大幅に変化する可能性がある。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】３次元フリー・ハンド
式走査性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリに
記憶されている画像は典型的には、表示（典型的には、
８ビットの振幅表示）のために対数圧縮又は他の何らか
の高次非線形圧縮を既に経ている。これらの画像はま
た、平滑化又はエッジ強調等のための何らかの後処理フ
ィルタを経てきている。圧縮及びフィルタリングの操作
はしばしば非可逆的なものであるので、近似的な「逆圧
縮（decompression ）」であっても、行おうとすれば画
像に量子化雑音を導入する可能性がある。この理由か
ら、上述した１番目の方法は、圧縮前の画像向けに設計
されており、掃引速度の推定に最も適しているとは言え
ない。
式走査性能を持つ超音波スキャナでは、シネ・メモリに
記憶されている画像は典型的には、表示（典型的には、
８ビットの振幅表示）のために対数圧縮又は他の何らか
の高次非線形圧縮を既に経ている。これらの画像はま
た、平滑化又はエッジ強調等のための何らかの後処理フ
ィルタを経てきている。圧縮及びフィルタリングの操作
はしばしば非可逆的なものであるので、近似的な「逆圧
縮（decompression ）」であっても、行おうとすれば画
像に量子化雑音を導入する可能性がある。この理由か
ら、上述した１番目の方法は、圧縮前の画像向けに設計
されており、掃引速度の推定に最も適しているとは言え
ない。
【００１５】ＳＡＤ法は、圧縮後の画像に適用されるも
のであり、計算速度についての利点がある。しかしなが
ら、３次元再構成については、掃引距離を推定するため
に、フレームからフレームへの実際の相関外れを定量化
する必要がある。ＳＡＤのみを用いたとすると、表示ダ
イナミック・レンジ（これは、深さ依存性であり得
る）、フィルタ、カーネル寸法及びカーネルの深さ位置
のすべての可能な組み合わせについて較正を行う必要が
出てくる。
のであり、計算速度についての利点がある。しかしなが
ら、３次元再構成については、掃引距離を推定するため
に、フレームからフレームへの実際の相関外れを定量化
する必要がある。ＳＡＤのみを用いたとすると、表示ダ
イナミック・レンジ（これは、深さ依存性であり得
る）、フィルタ、カーネル寸法及びカーネルの深さ位置
のすべての可能な組み合わせについて較正を行う必要が
出てくる。
【００１６】従って、異なるダイナミック・レンジ設定
及び後処理フィルタに適応する新たな相関インデクスが
必要とされる。
及び後処理フィルタに適応する新たな相関インデクスが
必要とされる。
【００１７】
【課題を解決するための手段】本発明は、適応スペック
ル相関を用いてフリー・ハンド式３次元超音波走査にお
ける走査平面の動き（モーション）を追跡する方法及び
装置である。この方法は、異なる表示ダイナミック・レ
ンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクスを採
用する。１つの好ましい態様による装置は、相関計算の
ために各々の画像フレーム内でカーネルを選択する手段
と、重複した画像フレームを除去する手段と、相次ぐ画
像フレーム相互の間の相関度を測定する手段と、手ぶれ
及び他のアーティファクトに関連している可能性のある
相関推定値を除去する手段と、平均相関推定値に基づい
て平均フレーム間（即ち、スライス間）間隔を算出する
手段とを含んでいる。これらの各手段は、シネ・メモリ
に結合されているホスト・コンピュータに組み込まれて
いる。画像に基づくこのモーション追跡方法の主な長所
は、外部の位置検知装置を一切用いずに、良好な形状忠
実度で３次元再構成を行うことが可能になることであ
る。
ル相関を用いてフリー・ハンド式３次元超音波走査にお
ける走査平面の動き（モーション）を追跡する方法及び
装置である。この方法は、異なる表示ダイナミック・レ
ンジ及び後処理フィルタに適応する相関インデクスを採
用する。１つの好ましい態様による装置は、相関計算の
ために各々の画像フレーム内でカーネルを選択する手段
と、重複した画像フレームを除去する手段と、相次ぐ画
像フレーム相互の間の相関度を測定する手段と、手ぶれ
及び他のアーティファクトに関連している可能性のある
相関推定値を除去する手段と、平均相関推定値に基づい
て平均フレーム間（即ち、スライス間）間隔を算出する
手段とを含んでいる。これらの各手段は、シネ・メモリ
に結合されているホスト・コンピュータに組み込まれて
いる。画像に基づくこのモーション追跡方法の主な長所
は、外部の位置検知装置を一切用いずに、良好な形状忠
実度で３次元再構成を行うことが可能になることであ
る。
【００１８】
【発明の実施の形態】図３は、ユーザによって選択され
た１つの画像フレーム３６（この例ではセクタ走査）内
の典型的な関心領域（ＲＯＩ）ボックス３４を示してい
る。フリー・ハンド式走査によって形成されたＮ個のフ
レームがシネ・メモリに記憶されていると仮定する。図
４に、３次元再構成（これは、シネ・メモリから検索さ
れたデータに基づいてホスト・コンピュータによって実
行される）のために平均フレーム間間隔ｄを推定する処
理工程を示す。先ず、本発明における相関法が拡散散乱
媒体によって生ずる純粋なスペックルの統計に基づいて
いるので、比較的純粋なスペックル・パターン（巨視的
構造を有さないもの）を示すＲＯＩ３４内のカーネル３
８（この例ではＭ×Ｍピクセルとしているが、一般的に
は、カーネルは正方形でなくてもよい）を同定(identif
y)しなければならない（工程４０）。カーネル３８は、
１つ又はそれ以上の画像フレームの目視判定に基づい
て、手動で（例えば、トラックボールを用いて）選択す
ることができる。代替的には、何らかの自動化された方
法を用いて、そのピクセルの振幅ヒストグラムが理論的
なスペックル分布に一致しているようなカーネルを探し
てもよい。例えば、このような試験は、通常のダイナミ
ック・レンジ設定に対するヒストグラム幅の測度に基づ
いたものであり得る。その平均ピクセル値が過度に低い
カーネル（信号が存在しないもの）又はその分散が過度
に大きいカーネル（均一でないもの）は排除すべきであ
る。図３に示すように、ユーザが関心のある構造をＲＯ
Ｉの中央に配置する傾向にあるとすると、試験に好適な
初期カーネル３８は、ＲＯＩ３４の四隅の任意位置にあ
る。
た１つの画像フレーム３６（この例ではセクタ走査）内
の典型的な関心領域（ＲＯＩ）ボックス３４を示してい
る。フリー・ハンド式走査によって形成されたＮ個のフ
レームがシネ・メモリに記憶されていると仮定する。図
４に、３次元再構成（これは、シネ・メモリから検索さ
れたデータに基づいてホスト・コンピュータによって実
行される）のために平均フレーム間間隔ｄを推定する処
理工程を示す。先ず、本発明における相関法が拡散散乱
媒体によって生ずる純粋なスペックルの統計に基づいて
いるので、比較的純粋なスペックル・パターン（巨視的
構造を有さないもの）を示すＲＯＩ３４内のカーネル３
８（この例ではＭ×Ｍピクセルとしているが、一般的に
は、カーネルは正方形でなくてもよい）を同定(identif
y)しなければならない（工程４０）。カーネル３８は、
１つ又はそれ以上の画像フレームの目視判定に基づい
て、手動で（例えば、トラックボールを用いて）選択す
ることができる。代替的には、何らかの自動化された方
法を用いて、そのピクセルの振幅ヒストグラムが理論的
なスペックル分布に一致しているようなカーネルを探し
てもよい。例えば、このような試験は、通常のダイナミ
ック・レンジ設定に対するヒストグラム幅の測度に基づ
いたものであり得る。その平均ピクセル値が過度に低い
カーネル（信号が存在しないもの）又はその分散が過度
に大きいカーネル（均一でないもの）は排除すべきであ
る。図３に示すように、ユーザが関心のある構造をＲＯ
Ｉの中央に配置する傾向にあるとすると、試験に好適な
初期カーネル３８は、ＲＯＩ３４の四隅の任意位置にあ
る。
【００１９】相次ぐ画像フレーム内のカーネル相互の間
の相関の計算に移る前に、Ｎ個のソース・フレームに重
複した画像フレームが存在しているならば、これらの画
像フレームを同定して除去する（図４の工程４２）。ビ
デオ・モニタの表示速度（典型的には、３０Ｈｚ）に合
わせるために、重複したフレームが音波画像フレーム相
互の間に挿入されていることがある。重複したフレーム
の対が厳密に同一であれば、ＳＡＤが実質的にゼロに等
しくなるという規準に基づいて、これらの対を容易に検
出することができる。重複したフレームが、例えばフレ
ーム平均化効果によって、厳密には同一でない場合は、
何らかの閾値法を用いて近似的に同一なフレームを検出
すればよい。例えば、新たな画像フレームのカーネル内
のピクセルの或る特定のパーセント（例えば、２５％）
よりも多いピクセルが或る特定の値よりも大きく前のフ
レームのカーネル内のピクセルと異なっていた場合、こ
の新たな画像フレームを新たな音波フレームとする。そ
うでない場合は、この新たな画像フレームを、除去すべ
き重複した画像フレームと見做す。代替的には、重複し
たフレームをスクリーニング（篩い分け）して除去する
ときの信頼性を向上させるために、（Ｎ−１）個のソー
ス・フレームの対すべてについてのＳＡＤ値の集団的統
計を考察して、通常の統計的な偏差より外側に位置する
ＳＡＤ値を有するフレームを除去する必要があろう。
の相関の計算に移る前に、Ｎ個のソース・フレームに重
複した画像フレームが存在しているならば、これらの画
像フレームを同定して除去する（図４の工程４２）。ビ
デオ・モニタの表示速度（典型的には、３０Ｈｚ）に合
わせるために、重複したフレームが音波画像フレーム相
互の間に挿入されていることがある。重複したフレーム
の対が厳密に同一であれば、ＳＡＤが実質的にゼロに等
しくなるという規準に基づいて、これらの対を容易に検
出することができる。重複したフレームが、例えばフレ
ーム平均化効果によって、厳密には同一でない場合は、
何らかの閾値法を用いて近似的に同一なフレームを検出
すればよい。例えば、新たな画像フレームのカーネル内
のピクセルの或る特定のパーセント（例えば、２５％）
よりも多いピクセルが或る特定の値よりも大きく前のフ
レームのカーネル内のピクセルと異なっていた場合、こ
の新たな画像フレームを新たな音波フレームとする。そ
うでない場合は、この新たな画像フレームを、除去すべ
き重複した画像フレームと見做す。代替的には、重複し
たフレームをスクリーニング（篩い分け）して除去する
ときの信頼性を向上させるために、（Ｎ−１）個のソー
ス・フレームの対すべてについてのＳＡＤ値の集団的統
計を考察して、通常の統計的な偏差より外側に位置する
ＳＡＤ値を有するフレームを除去する必要があろう。
【００２０】重複している可能性のあるフレームをスク
リーニングして除去した後、次の工程（図４の工程４
４）は、音波フレームの残りのセット内のすべての隣接
するフレームの対について相関インデクス（ＣＩ）を算
出することである。本発明では、異なるカーネル寸法、
表示ダイナミック・レンジ及び後処理フィルタに適応し
得る正規化されたＳＡＤと見做すことのできる相関イン
デクスを用いる。このインデクスは、画像の逆圧縮を必
要とし且つ各々の相関関数推定値ごとに最大１０個まで
のフレームを用いる可能性のある上記のChen等によって
開示された完全相関関数よりも計算効率が遥かによいの
で、有利である。本発明の相関インデクスの範囲は、同
等なカーネルについての１００％から、完全に独立なス
ペックル・パターンについてのゼロまでにわたる。原理
的には、この相関インデクスはまた、２つのカーネルが
異なる構造をピックアップする場合には負となる可能性
もある。
リーニングして除去した後、次の工程（図４の工程４
４）は、音波フレームの残りのセット内のすべての隣接
するフレームの対について相関インデクス（ＣＩ）を算
出することである。本発明では、異なるカーネル寸法、
表示ダイナミック・レンジ及び後処理フィルタに適応し
得る正規化されたＳＡＤと見做すことのできる相関イン
デクスを用いる。このインデクスは、画像の逆圧縮を必
要とし且つ各々の相関関数推定値ごとに最大１０個まで
のフレームを用いる可能性のある上記のChen等によって
開示された完全相関関数よりも計算効率が遥かによいの
で、有利である。本発明の相関インデクスの範囲は、同
等なカーネルについての１００％から、完全に独立なス
ペックル・パターンについてのゼロまでにわたる。原理
的には、この相関インデクスはまた、２つのカーネルが
異なる構造をピックアップする場合には負となる可能性
もある。
【００２１】一般に、１つのフレームに基づいて選択さ
れたカーネルがまた、他のフレームにおいて均一なスペ
ックル・パターンを含んでいるという保証はない。従っ
て、相関インデクス推定値のスクリーニング試験（図４
の工程４６）を行うことが望ましい。例えば、軸方向及
び／若しくは横方向の走査平面のぶれ、仰角方向の動き
の滑り（skid）又はフレーム平均（これは、相関してい
ないフレームを弱い相関があるように見せる可能性があ
る）を示すものである一定の信頼性閾値（例えば、２０
％）を下回るすべての相関インデクスのサンプルを除去
するように選択することができる。また、残りの良好な
相関インデクス値を数えて（図４の工程４７）、これら
の相関インデクス値がＮ個のフレームのうちの有意な部
分を構成しているかどうかを知ることも有用である（例
えば、「少なくとも１０％の相関インデクス値が良好で
なければならない」等）。信頼性のあるフレーム（ＣＩ
＞２０％）があまりにも少ないようであれば、より遅い
又はより一定した速度で再走査を行うように、或いは全
掃引距離の推定値を手入力するように、ユーザに促さな
ければならない（工程４８）。
れたカーネルがまた、他のフレームにおいて均一なスペ
ックル・パターンを含んでいるという保証はない。従っ
て、相関インデクス推定値のスクリーニング試験（図４
の工程４６）を行うことが望ましい。例えば、軸方向及
び／若しくは横方向の走査平面のぶれ、仰角方向の動き
の滑り（skid）又はフレーム平均（これは、相関してい
ないフレームを弱い相関があるように見せる可能性があ
る）を示すものである一定の信頼性閾値（例えば、２０
％）を下回るすべての相関インデクスのサンプルを除去
するように選択することができる。また、残りの良好な
相関インデクス値を数えて（図４の工程４７）、これら
の相関インデクス値がＮ個のフレームのうちの有意な部
分を構成しているかどうかを知ることも有用である（例
えば、「少なくとも１０％の相関インデクス値が良好で
なければならない」等）。信頼性のあるフレーム（ＣＩ
＞２０％）があまりにも少ないようであれば、より遅い
又はより一定した速度で再走査を行うように、或いは全
掃引距離の推定値を手入力するように、ユーザに促さな
ければならない（工程４８）。
【００２２】良好な相関インデクスのサンプルが十分に
存在しているならば、これらの平均を求めて（図４の工
程５０）、統計的なばらつきを減少させるべきである。
この結果を用いて、各々のプローブの種類及びカーネル
の深さごとに予め較正されているＣＩ対ｄモデル（図２
に示すＣＰＵ２８のメモリに記憶されている）に基づい
て、対応する平均スライス間間隔ｄを算出することがで
きる（工程５２）。良好な相関インデクスのサンプルが
十分に存在しているならば、対応する平均ｄは、３次元
再構成のために信頼性が非常に高いものとなるはずであ
る。
存在しているならば、これらの平均を求めて（図４の工
程５０）、統計的なばらつきを減少させるべきである。
この結果を用いて、各々のプローブの種類及びカーネル
の深さごとに予め較正されているＣＩ対ｄモデル（図２
に示すＣＰＵ２８のメモリに記憶されている）に基づい
て、対応する平均スライス間間隔ｄを算出することがで
きる（工程５２）。良好な相関インデクスのサンプルが
十分に存在しているならば、対応する平均ｄは、３次元
再構成のために信頼性が非常に高いものとなるはずであ
る。
【００２３】本発明の核心にあるのは、結果として得ら
れる相関インデクスが妥当な限度内で表示ダイナミック
・レンジ、後処理フィルタ及びカーネル寸法に独立であ
るように、２つの画像カーネルのＳＡＤを正規化する適
応方法である。主眼の着想は、理論的なスペックル統計
から、画像のカーネルが非常にかけ離れているため統計
的に独立となった場合（フレーム平均化がない場合）に
ピクセル当たりの平均ＳＡＤが接近していく値を決定す
ることである。
れる相関インデクスが妥当な限度内で表示ダイナミック
・レンジ、後処理フィルタ及びカーネル寸法に独立であ
るように、２つの画像カーネルのＳＡＤを正規化する適
応方法である。主眼の着想は、理論的なスペックル統計
から、画像のカーネルが非常にかけ離れているため統計
的に独立となった場合（フレーム平均化がない場合）に
ピクセル当たりの平均ＳＡＤが接近していく値を決定す
ることである。
【００２４】均一な拡散散乱媒体について検出されるス
ペックル振幅は、レイリー（Rayleigh）分布によって記
述されることは周知である。表示の前の画像の圧縮が、
以下の単純な対数関数によってモデル化され得るものと
する。 ｙ＝１０ log［ｘ＋１］ （１） 標準的な統計的演算が示すところによると、ｘがレイリ
ー分布しているならば、ｙの確率密度関数（ｐｄｆ）
は、 ｆy（ｙ）＝（a/m）exp（ay）exp（−［1/m］［exp（ay）−１］） （２） となり、ここで、ａ＝（０．１）ｌｎ（１０）は定数で
あり、ｍ＝Ｅ［ｘ］はシステム利得に依存するｘの期待
値である。８ビットの線形グレイ・マップについては、
ｙが表示のために［０，２５５］にマッピングされ、ｍ
＝１００についてのサンプルのヒストグラムが図５にプ
ロットされている。
ペックル振幅は、レイリー（Rayleigh）分布によって記
述されることは周知である。表示の前の画像の圧縮が、
以下の単純な対数関数によってモデル化され得るものと
する。 ｙ＝１０ log［ｘ＋１］ （１） 標準的な統計的演算が示すところによると、ｘがレイリ
ー分布しているならば、ｙの確率密度関数（ｐｄｆ）
は、 ｆy（ｙ）＝（a/m）exp（ay）exp（−［1/m］［exp（ay）−１］） （２） となり、ここで、ａ＝（０．１）ｌｎ（１０）は定数で
あり、ｍ＝Ｅ［ｘ］はシステム利得に依存するｘの期待
値である。８ビットの線形グレイ・マップについては、
ｙが表示のために［０，２５５］にマッピングされ、ｍ
＝１００についてのサンプルのヒストグラムが図５にプ
ロットされている。
【００２５】ｙ1 及びｙ2 が、相関する２つのカーネル
内の対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとする。ここで必要なのは、ＳＡＤ＝｜
ｙ1−ｙ2 ｜のｐｄｆを決定することである。先ず、ｙ2
のｐｄｆがｙ1 のｐｄｆと同じであると仮定すると、
（−ｙ2 ）のｐｄｆは単純にｙ2 のｐｄｆの鏡像であ
る。ｙ1 ＋（−ｙ2 ）のｐｄｆは、これらのそれぞれの
ｐｄｆのコンボリューション（畳み込み）によって与え
られ、これを図６に示す。この和のｐｄｆは、ゼロに関
して対称な関数であるので、その絶対値（ＳＡＤ）のｐ
ｄｆは単純に、分布の正の半分（の２倍）である。
内の対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとする。ここで必要なのは、ＳＡＤ＝｜
ｙ1−ｙ2 ｜のｐｄｆを決定することである。先ず、ｙ2
のｐｄｆがｙ1 のｐｄｆと同じであると仮定すると、
（−ｙ2 ）のｐｄｆは単純にｙ2 のｐｄｆの鏡像であ
る。ｙ1 ＋（−ｙ2 ）のｐｄｆは、これらのそれぞれの
ｐｄｆのコンボリューション（畳み込み）によって与え
られ、これを図６に示す。この和のｐｄｆは、ゼロに関
して対称な関数であるので、その絶対値（ＳＡＤ）のｐ
ｄｆは単純に、分布の正の半分（の２倍）である。
【００２６】（ｙ1 −ｙ2 ）のｐｄｆの半値幅（図６）
が、個別のｙのｐｄｆの半値幅（図５）の約１．５倍で
あることに留意されたい。実用上は、圧縮関数は式
（１）と異なっていてもよいが、常に同じアプローチに
従ってＳＡＤのｐｄｆを導出することができる。圧縮関
数が式（１）から大幅に逸脱しておらず、また、後処理
の空間フィルタリング効果が穏やかなものであれば、Ｓ
ＡＤヒストグラムの幅を各々の画像カーネルのＳＡＤヒ
ストグラム幅の定数γ倍によって近似することができ、
ここではγ≒１．５である。空間フィルタが極めて強い
ものである場合は、γの値をこれに応じて調節しなけれ
ばならないかも知れない。当業者には明らかなように、
ｋ番目の画像フレームにおける（Ｍ×Ｍ）ピクセルのカ
ーネルにわたるピクセル振幅分布の幅を、そのｒｍｓピ
クセル値によって定義することもできるし、又は本発明
の好ましい実施例に従って、単純に以下のような平均絶
対偏差によって定義することもできる。
が、個別のｙのｐｄｆの半値幅（図５）の約１．５倍で
あることに留意されたい。実用上は、圧縮関数は式
（１）と異なっていてもよいが、常に同じアプローチに
従ってＳＡＤのｐｄｆを導出することができる。圧縮関
数が式（１）から大幅に逸脱しておらず、また、後処理
の空間フィルタリング効果が穏やかなものであれば、Ｓ
ＡＤヒストグラムの幅を各々の画像カーネルのＳＡＤヒ
ストグラム幅の定数γ倍によって近似することができ、
ここではγ≒１．５である。空間フィルタが極めて強い
ものである場合は、γの値をこれに応じて調節しなけれ
ばならないかも知れない。当業者には明らかなように、
ｋ番目の画像フレームにおける（Ｍ×Ｍ）ピクセルのカ
ーネルにわたるピクセル振幅分布の幅を、そのｒｍｓピ
クセル値によって定義することもできるし、又は本発明
の好ましい実施例に従って、単純に以下のような平均絶
対偏差によって定義することもできる。
【００２７】
【数１】
【００２８】ここで、ｙk （ｉ）はｉ番目のピクセルの
振幅であり、また、ｍｅａｎk はすべてのＭ2 個のピク
セルについての平均振幅である。一般的には、ｓk は、
ダイナミック・レンジ設定及び後処理用空間フィルタの
関数である。ＳＡＤk 画像が、以下のようにしてｋ番目
及び（ｋ＋１）番目のフレームの対応する２つのカーネ
ルについて算出されたとする。
振幅であり、また、ｍｅａｎk はすべてのＭ2 個のピク
セルについての平均振幅である。一般的には、ｓk は、
ダイナミック・レンジ設定及び後処理用空間フィルタの
関数である。ＳＡＤk 画像が、以下のようにしてｋ番目
及び（ｋ＋１）番目のフレームの対応する２つのカーネ
ルについて算出されたとする。
【００２９】
【数２】
【００３０】フレーム離隔距離が増大するにつれて、２
つのカーネルは統計的に独立になってゆくので、ピクセ
ル当たりの平均絶対差、即ちＳＡＤk ／Ｍ2 は、ゼロか
ら限度値γｓk まで増大する。従って、適切な相関イン
デクスを以下のように定義することができる。
つのカーネルは統計的に独立になってゆくので、ピクセ
ル当たりの平均絶対差、即ちＳＡＤk ／Ｍ2 は、ゼロか
ら限度値γｓk まで増大する。従って、適切な相関イン
デクスを以下のように定義することができる。
【００３１】
【数３】
【００３２】ここで、対数圧縮されたスペックル画像に
ついてはγ≒１．５である。異なる種類のイメージング
用アレイを用いて行われた実験によると、この相関イン
デクスは、スライス間間隔ｄについての以下のような指
数減衰関数によって極めて良好に記述され得ることがわ
かった。 ＣＩ＝ exp（−ｄ／Ｄz ） （６） ここで、Ｄz はプローブの仰角方向のビーム・プロファ
イルの特性値である相関外れ長さ（decorrelation leng
th）である。仰角方向のビーム・プロファイルが回折及
び組織減衰の影響から深さに応じて変わるので、Ｄz は
一般的には所与の送信周波数について深さｚの関数とな
る。ビーム・プロファイルは一般的には近距離音場では
干渉性（コヒーレンス）がより低く且つ複雑さがより少
ないので、Ｄz は中距離音場及び遠距離音場におけるよ
りも近距離音場で小さくなると予測される。
ついてはγ≒１．５である。異なる種類のイメージング
用アレイを用いて行われた実験によると、この相関イン
デクスは、スライス間間隔ｄについての以下のような指
数減衰関数によって極めて良好に記述され得ることがわ
かった。 ＣＩ＝ exp（−ｄ／Ｄz ） （６） ここで、Ｄz はプローブの仰角方向のビーム・プロファ
イルの特性値である相関外れ長さ（decorrelation leng
th）である。仰角方向のビーム・プロファイルが回折及
び組織減衰の影響から深さに応じて変わるので、Ｄz は
一般的には所与の送信周波数について深さｚの関数とな
る。ビーム・プロファイルは一般的には近距離音場では
干渉性（コヒーレンス）がより低く且つ複雑さがより少
ないので、Ｄz は中距離音場及び遠距離音場におけるよ
りも近距離音場で小さくなると予測される。
【００３３】ある相関インデクス推定値が与えられたと
き、対応するスライス間間隔は、以下のようにして算出
することができる。 ｄ＝−Ｄz ｌｎ（ＣＩ） （７） ＣＩがｄによって指数的に減衰するという事実は、３次
元走査にとっての利点となることがわかるであろう。即
ち、ＣＩは、小さな変位又は遅い動きに極めて敏感なも
のとなるからである。ｄが仰角方向のスライス厚みを超
えて増大するにつれて、ＣＩはゼロに向かって緩やかに
減少する。式（７）から、ＣＩ＜２０％の場合には、Ｃ
Ｉの小さな変化がｄの大きな変化に変換する可能性があ
る。従って、不良な相関インデクスのサンプルを除去す
るための妥当な信頼性閾値（図４の工程４６）は、例え
ばＣＩ＝２０％とし、即ち、この閾値を下回る値はすべ
て、手ぶれ又はプローブの滑りによって生じている可能
性がある。式（７）を用いて、信頼性閾値よりも大きい
すべての相関インデクス値の平均値に基づいて、Ｎ個の
フレームについての平均スライス間間隔を算出すること
ができる。
き、対応するスライス間間隔は、以下のようにして算出
することができる。 ｄ＝−Ｄz ｌｎ（ＣＩ） （７） ＣＩがｄによって指数的に減衰するという事実は、３次
元走査にとっての利点となることがわかるであろう。即
ち、ＣＩは、小さな変位又は遅い動きに極めて敏感なも
のとなるからである。ｄが仰角方向のスライス厚みを超
えて増大するにつれて、ＣＩはゼロに向かって緩やかに
減少する。式（７）から、ＣＩ＜２０％の場合には、Ｃ
Ｉの小さな変化がｄの大きな変化に変換する可能性があ
る。従って、不良な相関インデクスのサンプルを除去す
るための妥当な信頼性閾値（図４の工程４６）は、例え
ばＣＩ＝２０％とし、即ち、この閾値を下回る値はすべ
て、手ぶれ又はプローブの滑りによって生じている可能
性がある。式（７）を用いて、信頼性閾値よりも大きい
すべての相関インデクス値の平均値に基づいて、Ｎ個の
フレームについての平均スライス間間隔を算出すること
ができる。
【００３４】走査中にプロセッサを用いて平均スライス
間間隔ｄを算出するのではなく、ルックアップ・テーブ
ル等のその他の手段によってｄとＣＩとの間の関係を指
定しておくこともできる。但し、式（６）の指数モデル
は、各々の深さにおいて、この関係が相関外れ長さによ
って完全に特定されるという簡便さを提供する。所与の
プローブについて、モータ駆動式プローブ・ホルダを用
いてプローブを均一な散乱ファントムの全体にわたって
一定の速度で平行移動させるような制御された実験を行
うことにより、異なる深さ又はｚ間隔について相関外れ
長さを較正することができる。
間間隔ｄを算出するのではなく、ルックアップ・テーブ
ル等のその他の手段によってｄとＣＩとの間の関係を指
定しておくこともできる。但し、式（６）の指数モデル
は、各々の深さにおいて、この関係が相関外れ長さによ
って完全に特定されるという簡便さを提供する。所与の
プローブについて、モータ駆動式プローブ・ホルダを用
いてプローブを均一な散乱ファントムの全体にわたって
一定の速度で平行移動させるような制御された実験を行
うことにより、異なる深さ又はｚ間隔について相関外れ
長さを較正することができる。
【００３５】ＣＩの導出に当たっては、フレーム平均化
は想定されていない。実用上は、フレーム平均化は、隣
接する音波フレームがどれだけ遠くに離隔していようが
これらのフレーム相互の間に付加的な相関を生成する傾
向を有する。このことは、フレーム平均化を行う結果、
フレーム平均化の程度に応じて、相関インデクスがｄの
増大に伴ってより緩やかに減衰する（より大きな有効Ｄ
z ）と共に、或る非ゼロの基準線のレベルに近付くとい
うことを意味している。このことは、実験研究によって
確認されており、これによると、より大きな有効Ｄz が
用いられると共に、相関インデクスについての信頼性閾
値がフレーム平均化効果に関連する非ゼロの基準線の相
関値よりも大きな値に選択される限り、式（６）の指数
減衰モデルが依然として成立することがわかった。
は想定されていない。実用上は、フレーム平均化は、隣
接する音波フレームがどれだけ遠くに離隔していようが
これらのフレーム相互の間に付加的な相関を生成する傾
向を有する。このことは、フレーム平均化を行う結果、
フレーム平均化の程度に応じて、相関インデクスがｄの
増大に伴ってより緩やかに減衰する（より大きな有効Ｄ
z ）と共に、或る非ゼロの基準線のレベルに近付くとい
うことを意味している。このことは、実験研究によって
確認されており、これによると、より大きな有効Ｄz が
用いられると共に、相関インデクスについての信頼性閾
値がフレーム平均化効果に関連する非ゼロの基準線の相
関値よりも大きな値に選択される限り、式（６）の指数
減衰モデルが依然として成立することがわかった。
【００３６】以上の好ましい実施例は、説明の目的のた
めに開示されたものである。本発明の基本的な概念の変
形及び改変は、当業者には容易に明らかであろう。具体
的には、本発明を用いて、平均値ではない、隣接する走
査平面相互の間の間隔を算出し得ることが認められよ
う。これらのような変形及び改変はすべて、特許請求の
範囲によって包含されているものとする。
めに開示されたものである。本発明の基本的な概念の変
形及び改変は、当業者には容易に明らかであろう。具体
的には、本発明を用いて、平均値ではない、隣接する走
査平面相互の間の間隔を算出し得ることが認められよ
う。これらのような変形及び改変はすべて、特許請求の
範囲によって包含されているものとする。
【図１】実時間超音波イメージング・システム内の主要
な機能的サブシステムを示すブロック図である。
な機能的サブシステムを示すブロック図である。
【図２】ピクセル強度データの相次ぐ３次元投影を含ん
でいるフレームを再構成するための手段を示すブロック
図である。
でいるフレームを再構成するための手段を示すブロック
図である。
【図３】１つの画像フレーム内での典型的な関心領域ボ
ックスを示すと共に、関心領域内の選択されたカーネル
を示している概略図である。
ックスを示すと共に、関心領域内の選択されたカーネル
を示している概略図である。
【図４】３次元再構成に用いるために平均フレーム間間
隔ｄを推定する好ましい実施例による方法の工程を示す
流れ図である。
隔ｄを推定する好ましい実施例による方法の工程を示す
流れ図である。
【図５】ｍ＝Ｅ［ｘ］がｘの期待値であるとして、ｍ＝
１００について、対数圧縮されたノイズ・スペクトル・
パワーの確率密度分布ｆy （ｙ）を示すグラフである。
１００について、対数圧縮されたノイズ・スペクトル・
パワーの確率密度分布ｆy （ｙ）を示すグラフである。
【図６】ｙ1 及びｙ2 が、相関する２つのカーネルにお
ける対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとして、確率密度分布ｆy （ＳＡＤ＝｜
ｙ1 −ｙ2 ｜）を示すグラフである。
ける対応するピクセルの振幅を表す同等に分布した独立
確率変数であるとして、確率密度分布ｆy （ＳＡＤ＝｜
ｙ1 −ｙ2 ｜）を示すグラフである。
２ 超音波トランスデューサ・アレイ ４ ビームフォーマ ６ Ｂモード処理チェーン ８ 音波フレーム平均化ブロック １０ 走査変換器 １２ ビデオ・フレーム平均化ブロック １４ ビデオ・プロセッサ １６ シネ・メモリ １８ 表示システム ２０ ホスト・コンピュータ ２２ オペレータ・インタフェイス ２４ 音響線メモリ ２６ Ｘ−Ｙメモリ ２８ 中央処理装置（ＣＰＵ） ３０ ランダム・アクセス・メモリ ３２ システム制御バス
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 スティーブン・チャールズ・ミラー アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、ワウ ケシャ、アスペンウッド・レーン、ダブリ ュー226・エヌ2572
Claims (23)
- 【請求項１】 物体領域の３次元イメージング・システ
ムにおいて、 超音波ビームを送信すると共に前記物体領域から反射し
た超音波エコーを走査平面内の多数のサンプル領域にお
いて検出する超音波トランスデューサ・アレイと、 該超音波トランスデューサ・アレイに結合されていて、
前記物体領域を貫通する多数の平面の各々から反射した
超音波エコーから導出されるイメージング・データを収
集する手段と、 前記多数の走査平面に対応する多数の画像フレームの各
々についてのデータを記憶する手段と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する手段であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データ相互の間の絶対差の正規化された和の関数である
手段と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する手段と、 表示モニタと、 前記表示モニタに前記間隔の関数である投影画像を表示
させる手段とを有している３次元イメージング・システ
ム。 - 【請求項２】 前記間隔は平均値である請求項１に記載
のシステム。 - 【請求項３】 前記の相関度を決定する手段は、実質的
に重複した連続した画像フレームをスクリーニングして
除去する手段を含んでいる請求項１に記載のシステム。 - 【請求項４】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フレ
ームをスクリーニングして除去する手段は、前記絶対差
の和を閾値と比較する手段を含んでいる請求項３に記載
のシステム。 - 【請求項５】 前記の相関度を決定する手段は、相次ぐ
画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデク
スを推定する手段と、該相関インデクスの推定値を平均
する手段とを含んでいる請求項１に記載のシステム。 - 【請求項６】 前記間隔は、以下の方程式 ｄ＝−Ｄz ｌｎ（ＣＩ） に従って決定される値ｄを有しており、ここで、Ｄz は
前記超音波トランスデューサ・アレイの仰角方向のビー
ム・プロファイルの特性値である相関外れ長さであり、
またＣＩは前記相関インデクスの推定値の平均である請
求項５に記載のシステム。 - 【請求項７】 前記の間隔を算出する手段は、前記値ｄ
を記憶しているルックアップ・テーブルを含んでいる請
求項６に記載のシステム。 - 【請求項８】 前記の間隔を算出する手段は、プロセッ
サと、該プロセッサに前記相関外れ長さＤz を入力する
手段とを含んでいる請求項６に記載のシステム。 - 【請求項９】 走査平面の動きを追跡するシステムであ
って、 超音波ビームを送信すると共に多数の走査平面から反射
した超音波エコーを検出する超音波スキャナと、 前記超音波スキャナに結合されていて、前記走査平面の
それぞれから反射した超音波エコーから導出される多数
の画像フレームの各々についてのデータを収集する手段
と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する手段であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データ相互の間の絶対差の正規化された和の関数である
手段と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する手段とを有して
いるシステム。 - 【請求項１０】 前記間隔は平均値である請求項９に記
載のシステム。 - 【請求項１１】 前記の相関度を決定する手段は、実質
的に重複した相次ぐ画像フレームをスクリーニングして
除去する手段を含んでいる請求項９に記載のシステム。 - 【請求項１２】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フ
レームをスクリーニングして除去する手段は、前記絶対
差の和を閾値と比較する手段を含んでいる請求項１１に
記載のシステム。 - 【請求項１３】 前記の相関度を決定する手段は、相次
ぐ画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデ
クスを推定する手段と、該相関インデクスの推定値を平
均する手段とを含んでいる請求項９に記載のシステム。 - 【請求項１４】 前記間隔は、以下の方程式 ｄ＝−Ｄz ｌｎ（ＣＩ） に従って決定される値ｄを有しており、ここで、Ｄz は
前記超音波スキャナの仰角方向のビーム・プロファイル
の特性値である相関外れ長さであり、またＣＩは前記相
関インデクスの推定値の平均である請求項１３に記載の
システム。 - 【請求項１５】 前記の間隔を算出する手段は、前記値
ｄを記憶しているルック・アップ・テーブルを含んでい
る請求項１４に記載のシステム。 - 【請求項１６】 前記の間隔を算出する手段は、プロセ
ッサと、該プロセッサに前記相関外れ長さＤz を入力す
る手段とを含んでいる請求項１４に記載のシステム。 - 【請求項１７】 走査平面の動きを追跡する方法であっ
て、 物体を横断するように超音波スキャナを手動で走査する
工程と、 前記超音波スキャナを動作させて、超音波ビームを送信
すると共に多数の走査平面から反射した超音波エコーを
検出する工程と、 前記走査平面のそれぞれから反射した超音波エコーから
導出される多数の画像フレームの各々についてのデータ
を収集する工程と、 相次ぐ画像フレームのそれぞれの対のそれぞれのカーネ
ルのデータ相互の間の相関度を決定する工程であって、
それぞれの相関度が前記それぞれのカーネルの対応する
データの間の絶対差の正規化された和の関数である工程
と、 前記多数の走査平面のうちの相次ぐ走査平面相互の間の
間隔を前記相関度の関数として算出する工程とを有して
いる方法。 - 【請求項１８】 前記間隔は平均値である請求項１７に
記載の方法。 - 【請求項１９】 前記の相関度を決定する工程は、実質
的に重複した相次ぐ画像フレームをスクリーニングして
除去する工程を含んでいる請求項１７に記載の方法。 - 【請求項２０】 前記の実質的に重複した相次ぐ画像フ
レームをスクリーニングして除去する工程は、前記絶対
差の和を閾値と比較する工程を含んでいる請求項１９に
記載の方法。 - 【請求項２１】 前記の相関度を決定する工程は、相次
ぐ画像フレームの各々の対ごとにそれぞれの相関インデ
クスを推定する工程と、該相関インデクスの推定値を平
均する工程とを含んでいる請求項１７に記載の方法。 - 【請求項２２】 前記間隔は、以下の方程式 ｄ＝−Ｄz ｌｎ（ＣＩ） に従って決定される値ｄを有しており、ここで、Ｄz は
前記超音波スキャナの仰角方向のビーム・プロファイル
の特性値である相関外れ長さであり、またＣＩは前記相
関インデクスの推定値の平均である請求項２１に記載の
方法。 - 【請求項２３】 前記の相関度を決定する工程の前に、
巨視的構造の不存在ち一致するスペックル・パターンを
有している画像フレームの関心領域内のカーネルを同定
する工程を含んでいる請求項１７に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/045,780 US6012458A (en) | 1998-03-20 | 1998-03-20 | Method and apparatus for tracking scan plane motion in free-hand three-dimensional ultrasound scanning using adaptive speckle correlation |
| US09/045780 | 1998-03-20 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11313822A true JPH11313822A (ja) | 1999-11-16 |
| JP4306864B2 JP4306864B2 (ja) | 2009-08-05 |
Family
ID=21939843
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07470999A Expired - Lifetime JP4306864B2 (ja) | 1998-03-20 | 1999-03-19 | ３次元イメージング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6012458A (ja) |
| JP (1) | JP4306864B2 (ja) |
| DE (1) | DE19910771A1 (ja) |
| IL (1) | IL128866A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002102223A (ja) * | 2000-10-03 | 2002-04-09 | Mitani Sangyo Co Ltd | 超音波断層画像における面座標検出方法ならびにシステムおよび同方法がプログラムされ記録された記録媒体 |
| JP2002177273A (ja) * | 2000-12-12 | 2002-06-25 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| JP2005058551A (ja) * | 2003-08-18 | 2005-03-10 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波画像表示方法および超音波診断装置 |
| JP2006006931A (ja) * | 2004-06-21 | 2006-01-12 | General Electric Co <Ge> | 適応性超音波イメージング・システム |
| JP2007504862A (ja) * | 2003-09-09 | 2007-03-08 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 超音波ドップラー・カラーフロー・イメージングのための運動適応型フレーム平均化 |
| JP2010503421A (ja) * | 2006-07-13 | 2010-02-04 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ コロラド | エコー粒子画像速度（ｅｐｉｖ）およびエコー粒子追跡速度測定（ｅｐｔｖ）システムおよび方法 |
| JP2010154920A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-15 | Canon Inc | ３次元形状データ処理装置、３次元形状データ処理方法及びプログラム |
| JP2011000470A (ja) * | 2010-10-01 | 2011-01-06 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| JP2011224410A (ja) * | 2011-08-19 | 2011-11-10 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| WO2012164919A1 (ja) * | 2011-05-30 | 2012-12-06 | パナソニック株式会社 | 超音波画像生成装置および超音波画像生成方法 |
| JP2018033670A (ja) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 超音波診断装置及びその制御プログラム |
Families Citing this family (61)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0839497A1 (en) * | 1996-11-01 | 1998-05-06 | EndoSonics Corporation | A method for measuring volumetric fluid flow and its velocity profile in a lumen or other body cavity |
| US6269176B1 (en) * | 1998-12-21 | 2001-07-31 | Eastman Kodak Company | Method for x-ray antiscatter grid detection and suppression in digital radiography |
| US6618493B1 (en) * | 1999-11-26 | 2003-09-09 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for visualization of motion in ultrasound flow imaging using packet data acquisition |
| US6402693B1 (en) * | 2000-01-13 | 2002-06-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Ultrasonic transducer aligning system to replicate a previously obtained image |
| US6728394B1 (en) * | 2000-02-14 | 2004-04-27 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Dynamic measurement of object parameters |
| US6530885B1 (en) * | 2000-03-17 | 2003-03-11 | Atl Ultrasound, Inc. | Spatially compounded three dimensional ultrasonic images |
| US6656119B2 (en) * | 2000-03-17 | 2003-12-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Imaging diagnostic apparatus and maintenance method of the same |
| KR100355718B1 (ko) * | 2000-06-10 | 2002-10-11 | 주식회사 메디슨 | 스티어링이 가능한 프로브를 사용한 3차원 초음파 영상시스템 및 영상 형성 방법 |
| CA2314794A1 (en) * | 2000-08-01 | 2002-02-01 | Dimitre Hristov | Apparatus for lesion or organ localization |
| US6599248B1 (en) | 2001-03-20 | 2003-07-29 | Aloka | Method and apparatus for ultrasound diagnostic imaging |
| US7846096B2 (en) * | 2001-05-29 | 2010-12-07 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Method for monitoring of medical treatment using pulse-echo ultrasound |
| US20030069502A1 (en) | 2001-05-29 | 2003-04-10 | Makin Inder Raj. S. | Ultrasound feedback in medically-treated patients |
| US6605042B2 (en) | 2001-08-10 | 2003-08-12 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for rotation registration of extended field of view ultrasound images |
| US6517486B1 (en) * | 2001-08-16 | 2003-02-11 | Computed Ultrasound Global, Inc. | Compounding method for reducing speckle noise |
| GB0206413D0 (en) * | 2002-03-19 | 2002-05-01 | Refrigerant Products Ltd | Refrigerant for centrifugal compressors |
| KR100437974B1 (ko) * | 2002-05-11 | 2004-07-02 | 주식회사 메디슨 | 측면거리 상관함수를 이용한 3차원 초음파 영상 형성 방법및 장치 |
| US8167802B2 (en) * | 2002-09-12 | 2012-05-01 | Hitachi Medical Corporation | Biological tissue motion trace method and image diagnosis device using the trace method |
| US7356172B2 (en) * | 2002-09-26 | 2008-04-08 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Methods and systems for motion tracking |
| JP3748848B2 (ja) * | 2002-11-11 | 2006-02-22 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 超音波診断装置 |
| US7658714B2 (en) * | 2003-10-31 | 2010-02-09 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Intelligent ultrasound examination storage system |
| US7596255B2 (en) * | 2003-11-26 | 2009-09-29 | Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. | Image navigation system and method |
| US7806839B2 (en) | 2004-06-14 | 2010-10-05 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | System and method for ultrasound therapy using grating lobes |
| US7672705B2 (en) * | 2004-07-19 | 2010-03-02 | Resonant Medical, Inc. | Weighted surface-to-surface mapping |
| ES2627850T3 (es) * | 2004-07-20 | 2017-07-31 | Elekta Ltd. | Calibración de dispositivos de obtención de imágenes por ultrasonido |
| US7729744B2 (en) * | 2004-07-20 | 2010-06-01 | Resonant Medical, Inc. | Verifying lesion characteristics using beam shapes |
| ES2365063T3 (es) * | 2004-09-20 | 2011-09-21 | Resonant Medical Inc. | Vigilancia de un tratamiento por radioterapia por medios de ultrasonidos. |
| CN101151550A (zh) * | 2005-03-28 | 2008-03-26 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 自适应并行伪影抑制 |
| US20090306509A1 (en) * | 2005-03-30 | 2009-12-10 | Worcester Polytechnic Institute | Free-hand three-dimensional ultrasound diagnostic imaging with position and angle determination sensors |
| CA2621741A1 (en) * | 2005-09-06 | 2007-03-15 | Resonant Medical Inc. | System and method for patient setup for radiotherapy treatment |
| US8929621B2 (en) * | 2005-12-20 | 2015-01-06 | Elekta, Ltd. | Methods and systems for segmentation and surface matching |
| US8035637B2 (en) * | 2006-01-20 | 2011-10-11 | 3M Innovative Properties Company | Three-dimensional scan recovery |
| US9451928B2 (en) | 2006-09-13 | 2016-09-27 | Elekta Ltd. | Incorporating internal anatomy in clinical radiotherapy setups |
| US8699765B2 (en) * | 2006-11-13 | 2014-04-15 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Reducing jittering in medical diagnostic ultrasound imaging |
| US7925068B2 (en) * | 2007-02-01 | 2011-04-12 | General Electric Company | Method and apparatus for forming a guide image for an ultrasound image scanner |
| JP5624258B2 (ja) * | 2007-04-26 | 2014-11-12 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
| US8249317B2 (en) | 2007-07-20 | 2012-08-21 | Eleckta Ltd. | Methods and systems for compensating for changes in anatomy of radiotherapy patients |
| WO2009012576A1 (en) | 2007-07-20 | 2009-01-29 | Resonant Medical Inc. | Methods and systems for guiding the acquisition of ultrasound images |
| JP5394620B2 (ja) * | 2007-07-23 | 2014-01-22 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 超音波撮像装置および画像処理装置 |
| US8135198B2 (en) | 2007-08-08 | 2012-03-13 | Resonant Medical, Inc. | Systems and methods for constructing images |
| JP5108444B2 (ja) * | 2007-10-11 | 2012-12-26 | 富士フイルム株式会社 | 超音波診断方法及び装置 |
| US8189738B2 (en) | 2008-06-02 | 2012-05-29 | Elekta Ltd. | Methods and systems for guiding clinical radiotherapy setups |
| US9826959B2 (en) * | 2008-11-04 | 2017-11-28 | Fujifilm Corporation | Ultrasonic diagnostic device |
| US10542962B2 (en) | 2009-07-10 | 2020-01-28 | Elekta, LTD | Adaptive radiotherapy treatment using ultrasound |
| US9248316B2 (en) | 2010-01-12 | 2016-02-02 | Elekta Ltd. | Feature tracking using ultrasound |
| US20110172526A1 (en) | 2010-01-12 | 2011-07-14 | Martin Lachaine | Feature Tracking Using Ultrasound |
| US9208570B2 (en) * | 2012-03-28 | 2015-12-08 | Sony Corporation | System and method for performing depth estimation by utilizing an adaptive kernel |
| CN104168837A (zh) * | 2011-10-10 | 2014-11-26 | 神经束公司 | 用手持图像设备对组织进行全面检查的方法、装置和系统 |
| US9020294B2 (en) * | 2012-01-18 | 2015-04-28 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Spatiotemporal metrics for rate distortion optimization |
| US8891881B2 (en) | 2012-01-25 | 2014-11-18 | General Electric Company | System and method for identifying an optimal image frame for ultrasound imaging |
| EP2807978A1 (en) | 2013-05-28 | 2014-12-03 | Universität Bern | Method and system for 3D acquisition of ultrasound images |
| WO2014210430A1 (en) | 2013-06-27 | 2014-12-31 | Tractus Corporation | Systems and methods for tissue mapping |
| EP3108456B1 (en) * | 2014-02-19 | 2020-06-24 | Koninklijke Philips N.V. | Motion adaptive visualization in medical 4d imaging |
| WO2016118947A1 (en) | 2015-01-23 | 2016-07-28 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Apparatuses, systems, and methods for preclinical ultrasound imaging of subjects |
| HU231249B1 (hu) | 2015-06-26 | 2022-05-28 | Dermus Kft. | Eljárás ultrahangkép előállítására és számítógépes adathordozó |
| CN111432733B (zh) * | 2017-09-07 | 2021-10-26 | 皮乌尔影像股份有限公司 | 用于确定超声探头的运动的设备和方法 |
| CN111655160A (zh) | 2018-01-08 | 2020-09-11 | 利万纳医疗有限责任公司 | 超声图像数据的三维成像和建模 |
| CN109064491A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-12-21 | 江苏省基础地理信息中心 | 一种自适应分块的核相关滤波跟踪方法 |
| SG10201810322YA (en) | 2018-11-19 | 2020-06-29 | Medo Dx Pte Ltd | Method and system for generating a three-dimensional ultrasound image of a tissue volume |
| EP3705049A1 (en) | 2019-03-06 | 2020-09-09 | Piur Imaging GmbH | Apparatus and method for determining motion of an ultrasound probe including a forward-backward directedness |
| US11911213B2 (en) | 2019-06-03 | 2024-02-27 | General Electric Company | Techniques for determining ultrasound probe motion |
| CN113812978B (zh) * | 2021-10-25 | 2023-08-18 | 深圳市德力凯医疗设备股份有限公司 | 数据采样方法、病灶部位检查方法及智能终端 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5226113A (en) * | 1989-10-30 | 1993-07-06 | General Electric Company | Method and apparatus for volumetric projection rendering using reverse ray casting |
| US5331964A (en) * | 1993-05-14 | 1994-07-26 | Duke University | Ultrasonic phased array imaging system with high speed adaptive processing using selected elements |
| US5485842A (en) * | 1994-11-30 | 1996-01-23 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Ultrasonic diagnostic scan conversion for three dimensional display processing |
| US5538004A (en) * | 1995-02-28 | 1996-07-23 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for tissue-centered scan conversion in an ultrasound imaging system |
| US5817022A (en) * | 1995-03-28 | 1998-10-06 | Sonometrics Corporation | System for displaying a 2-D ultrasound image within a 3-D viewing environment |
| US5655535A (en) * | 1996-03-29 | 1997-08-12 | Siemens Medical Systems, Inc. | 3-Dimensional compound ultrasound field of view |
| US5899861A (en) * | 1995-03-31 | 1999-05-04 | Siemens Medical Systems, Inc. | 3-dimensional volume by aggregating ultrasound fields of view |
| US5782766A (en) * | 1995-03-31 | 1998-07-21 | Siemens Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for generating and displaying panoramic ultrasound images |
| WO1997000482A1 (en) * | 1995-06-15 | 1997-01-03 | The Regents Of The University Of Michigan | Method and apparatus for composition and display of three-dimensional image from two-dimensional ultrasound |
| US5582173A (en) * | 1995-09-18 | 1996-12-10 | Siemens Medical Systems, Inc. | System and method for 3-D medical imaging using 2-D scan data |
| US5787889A (en) * | 1996-12-18 | 1998-08-04 | University Of Washington | Ultrasound imaging with real time 3D image reconstruction and visualization |
| US5876342A (en) * | 1997-06-30 | 1999-03-02 | Siemens Medical Systems, Inc. | System and method for 3-D ultrasound imaging and motion estimation |
-
1998
- 1998-03-20 US US09/045,780 patent/US6012458A/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-03-08 IL IL12886699A patent/IL128866A/en not_active IP Right Cessation
- 1999-03-11 DE DE19910771A patent/DE19910771A1/de not_active Withdrawn
- 1999-03-19 JP JP07470999A patent/JP4306864B2/ja not_active Expired - Lifetime
- 1999-04-23 US US09/299,032 patent/US6106470A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002102223A (ja) * | 2000-10-03 | 2002-04-09 | Mitani Sangyo Co Ltd | 超音波断層画像における面座標検出方法ならびにシステムおよび同方法がプログラムされ記録された記録媒体 |
| JP2002177273A (ja) * | 2000-12-12 | 2002-06-25 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| JP2005058551A (ja) * | 2003-08-18 | 2005-03-10 | Ge Medical Systems Global Technology Co Llc | 超音波画像表示方法および超音波診断装置 |
| JP4729491B2 (ja) * | 2003-09-09 | 2011-07-20 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 超音波ドップラー・カラーフロー・イメージングのための運動適応型フレーム平均化 |
| JP2007504862A (ja) * | 2003-09-09 | 2007-03-08 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 超音波ドップラー・カラーフロー・イメージングのための運動適応型フレーム平均化 |
| JP2006006931A (ja) * | 2004-06-21 | 2006-01-12 | General Electric Co <Ge> | 適応性超音波イメージング・システム |
| KR101167308B1 (ko) * | 2004-06-21 | 2012-07-19 | 제너럴 일렉트릭 캄파니 | 초음파 시스템의 제어 방법 및 자동 제어 초음파 시스템 |
| JP2010503421A (ja) * | 2006-07-13 | 2010-02-04 | ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ コロラド | エコー粒子画像速度（ｅｐｉｖ）およびエコー粒子追跡速度測定（ｅｐｔｖ）システムおよび方法 |
| JP2010154920A (ja) * | 2008-12-26 | 2010-07-15 | Canon Inc | ３次元形状データ処理装置、３次元形状データ処理方法及びプログラム |
| JP2011000470A (ja) * | 2010-10-01 | 2011-01-06 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| JP4709937B2 (ja) * | 2010-10-01 | 2011-06-29 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置及び画像処理装置 |
| WO2012164919A1 (ja) * | 2011-05-30 | 2012-12-06 | パナソニック株式会社 | 超音波画像生成装置および超音波画像生成方法 |
| JPWO2012164919A1 (ja) * | 2011-05-30 | 2015-02-23 | コニカミノルタ株式会社 | 超音波画像生成装置および超音波画像生成方法 |
| JP2011224410A (ja) * | 2011-08-19 | 2011-11-10 | Toshiba Corp | 超音波診断装置 |
| JP2018033670A (ja) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 超音波診断装置及びその制御プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6012458A (en) | 2000-01-11 |
| DE19910771A1 (de) | 1999-09-23 |
| JP4306864B2 (ja) | 2009-08-05 |
| US6106470A (en) | 2000-08-22 |
| IL128866A (en) | 2002-12-01 |
| IL128866A0 (en) | 2000-01-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4306864B2 (ja) | ３次元イメージング・システム並びに走査平面の動きを追跡する方法及び装置 | |
| JP4237256B2 (ja) | 超音波トランスジューサ | |
| EP0882426B1 (en) | Ultrasonic imaging apparatus and method for breast examination | |
| US6733455B2 (en) | System and method for adaptive clutter filtering in ultrasound color flow imaging | |
| US5566674A (en) | Method and apparatus for reducing ultrasound image shadowing and speckle | |
| EP1046929B1 (en) | Method and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using surface-enhanced volume rendering | |
| US7223241B2 (en) | Method and apparatus for elasticity imaging | |
| JP4699724B2 (ja) | 周期的に動いている対象に対するボリュメトリック走査を得るための方法及び装置 | |
| US4817015A (en) | High speed texture discriminator for ultrasonic imaging | |
| Chen et al. | Determination of scan‐plane motion using speckle decorrelation: Theoretical considerations and initial test | |
| JP4204095B2 (ja) | 被検体ボリュームの三次元イメージング・システムおよび方法 | |
| US20070093716A1 (en) | Method and apparatus for elasticity imaging | |
| US20130343627A1 (en) | Suppression of reverberations and/or clutter in ultrasonic imaging systems | |
| US20050283076A1 (en) | Non-invasive diagnosis of breast cancer using real-time ultrasound strain imaging | |
| JP2006507883A (ja) | 撮像システム内で流れ領域を識別するセグメンテーション・ツール | |
| JP2000152939A (ja) | 物体ボリュ―ムの３次元イメ―ジングのためのシステム及び方法 | |
| JP7405950B2 (ja) | 微小脈管の高時空分解能超音波イメージングを行うための方法 | |
| US6984211B2 (en) | Detection of tumor halos in ultrasound images | |
| Skorton et al. | Range-and azimuth-dependent variability of image texture in two-dimensional echocardiograms. | |
| JPH1128214A (ja) | 三次元イメージング・システムおよび方法 | |
| US8029445B2 (en) | Method and apparatus for processing ultrasound image signals | |
| EP0493909A2 (en) | Image processing system for producing an attenuation map of a scanned image | |
| Parker et al. | Analysis of B-scan speckle reduction by resolution limited filtering | |
| Insana et al. | Analysis of ultrasound image texture via generalized Rician statistics | |
| Watkin et al. | Three-dimensional reconstruction and enhancement of arbitrarily oriented and positioned 2D medical ultrasonic images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060315 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20090204 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090224 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090227 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20090331 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20090402 |
|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20090402 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20090428 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120515 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120515 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130515 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140515 Year of fee payment: 5 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |