WO2010044385A1 - 超音波診断装置、及び超音波画像表示方法 - Google Patents

超音波診断装置、及び超音波画像表示方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2010044385A1
WO2010044385A1 PCT/JP2009/067696 JP2009067696W WO2010044385A1 WO 2010044385 A1 WO2010044385 A1 WO 2010044385A1 JP 2009067696 W JP2009067696 W JP 2009067696W WO 2010044385 A1 WO2010044385 A1 WO 2010044385A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
frame data
unit
boundary
elastic
image
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.)
Ceased
Application number
PCT/JP2009/067696
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
明子 外村
隆志 飯村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Original Assignee
Hitachi Medical Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Medical Corp filed Critical Hitachi Medical Corp
Priority to US13/123,289 priority Critical patent/US20110194748A1/en
Priority to JP2010533890A priority patent/JP5479353B2/ja
Publication of WO2010044385A1 publication Critical patent/WO2010044385A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Clinical applications
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0048—Detecting, measuring or recording by applying mechanical forces or stimuli
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/485—Diagnostic techniques involving measuring strain or elastic properties
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52023—Details of receivers
    • G01S7/52036—Details of receivers using analysis of echo signal for target characterisation
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52023—Details of receivers
    • G01S7/52036—Details of receivers using analysis of echo signal for target characterisation
    • G01S7/52042—Details of receivers using analysis of echo signal for target characterisation determining elastic properties of the propagation medium or of the reflective target
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52053—Display arrangements
    • G01S7/52057—Cathode ray tube displays
    • G01S7/52074—Composite displays, e.g. split-screen displays; Combination of multiple images or of images and alphanumeric tabular information
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image display method for obtaining a tomographic image of a diagnostic site in a subject using ultrasonic waves, and more particularly to calculating strain and / or elastic modulus from RF signal frame data,
  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image display method for displaying an elastic image indicating the hardness or softness of a tissue.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus transmits ultrasonic waves inside the subject using an ultrasonic probe, and constructs and displays, for example, a tomographic image based on a received signal received from a living tissue inside the subject.
  • the reception signal received from the living tissue inside the subject is measured by the ultrasonic probe, and the displacement of each part of the living body is obtained from two RF signal frame data having different measurement times.
  • an elastic image indicating the elastic modulus of the living tissue is constructed from elastic frame data based on the displacement data.
  • Elastic images are suitable for detecting harder and softer parts of living tissue than surrounding tissues.
  • the tomographic image is an image of the difference in acoustic impedance of the living tissue, and is suitable for observing the structure and form of the tissue from the difference in luminance value and the roughness of speckle.
  • an object of the present invention is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image display method capable of recognizing a region (boundary portion) having elastic information to be noticed.
  • the present invention is configured as follows.
  • a histogram based on the frequency of elastic information strain, elastic modulus, viscosity, Poisson's ratio, etc.
  • strain, elastic modulus, viscosity, Poisson's ratio, etc. is obtained, the boundary portion of the periphery of the region of interest set based on a predetermined range of elastic information is detected, and the boundary portion is displayed. Therefore, the examiner can observe in detail the speckle state and the shading state in the boundary portion.
  • the image display unit displays the boundary portion on a tomographic image or an elastic image.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to each embodiment of the present invention.
  • the figure which shows embodiment of the attention area detection part which concerns on this invention. The figure which shows the display form which concerns on this invention.
  • the figure which shows the display form which concerns on this invention The figure which shows the form which selects the area
  • the figure which shows attention area frame data based on this invention.
  • the figure which shows 3rd Embodiment which concerns on this invention. The figure which shows 3rd Embodiment which concerns on this invention.
  • the figure which shows 4th Embodiment which concerns on this invention. The figure which shows 4th Embodiment which concerns on this invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of an ultrasonic diagnostic apparatus according to the present invention.
  • An ultrasonic diagnostic apparatus obtains a tomographic image of a diagnostic region of a subject using ultrasonic waves and displays an elastic image representing the hardness or softness of a living tissue.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes an ultrasonic probe 1 that is used in contact with a subject, a transmission unit 2 that repeatedly transmits ultrasonic waves to the subject via the ultrasonic probe 1 at time intervals, Received by the receiving unit 3 that receives a time-series reflected echo signal generated from the subject, an ultrasonic transmission / reception control unit 4 that performs control to switch between transmission and reception of the transmitting unit 2 and the receiving unit 3, and received by the receiving unit 3
  • a phasing addition unit 5 that performs phasing addition of the reflected echo signal
  • a tomographic image configuration unit 6 that obtains tomographic image frame data from the RF signal frame data from the phasing addition unit 5, and a coordinate system conversion of the tomographic image frame data
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes an RF signal frame data selection unit 8 that selects at least two RF signal frame data, and a displacement measurement that measures the displacement of the living tissue of the subject from the selected at least two RF signal frame data.
  • Unit 9 an elastic information calculation unit 10 that obtains elastic information such as strain or elastic modulus from the displacement information measured by the displacement measuring unit 9, and an elastic image configuration unit 12 that constitutes elastic image frame data from the strain or elastic modulus
  • an attention area detection unit 11 for detecting an attention area using histogram data of elasticity information such as strain or elastic modulus
  • tomographic image frame data A switching composition unit 14 that synthesizes elastic image frame data, etc., displays in parallel, or performs switching, and a tomographic image, elastic image, tomographic image
  • An image display unit 15 for displaying a composite image which the elastic images are synthesized, and a control unit 16 for controlling the respective constituent elements, and an operation unit 17 sends the instruction of the
  • the ultrasonic probe 1 is formed by arranging a large number of transducers that receive reflected echoes in a strip shape as well as an ultrasonic generation source.
  • the transducer is mechanically or electronically beam scanned, and the transducer transmits and receives ultrasonic waves to the subject.
  • a transducer converts the input pulse wave or continuous wave transmission signal into an ultrasonic wave and emits it, and receives the ultrasonic wave emitted from the inside of the subject and converts it into an electrical signal. And has a function of outputting.
  • the compression operation of the subject using elasticity using ultrasonic waves gives a stress distribution to the diagnosis site of the subject while performing ultrasonic transmission / reception with the ultrasonic probe 1.
  • a compression plate is attached to the ultrasonic transmission / reception surface of the ultrasonic probe 1, and the compression surface composed of the ultrasonic transmission / reception surface and the compression plate of the ultrasonic probe 1 is used manually.
  • the subject is moved up and down to press the subject.
  • the ultrasonic transmission / reception control unit 4 controls the timing for transmitting and receiving ultrasonic waves.
  • the transmitting unit 2 drives the ultrasonic probe 1 to generate a transmission pulse for generating an ultrasonic wave, and sets a convergence point of the transmitted ultrasonic wave to a certain depth.
  • the receiving unit 3 amplifies the reception signal received by the ultrasonic probe 1 with a predetermined gain. A number of received signals corresponding to the number of amplified transducers are input to the phasing adder 5 as independent received signals.
  • the phasing / adding unit 5 controls the phase of the reception signal amplified by the receiving unit 3 to form an ultrasonic beam at one point or a plurality of convergence points.
  • the tomographic image construction unit 6 inputs the received signal from the phasing addition unit 5 and performs various signal processing such as gain correction, log correction, detection, contour enhancement, filter processing, etc. to construct the tomographic image frame data It is.
  • the black-and-white scan converter 7 controls to read out the tomographic image frame data output from the tomographic image construction unit 6 on the image display unit 15 in a television system cycle.
  • the RF signal frame data selection unit 8 stores the RF signal frame data output from the phasing addition unit 5 one after another at the frame rate of the ultrasonic diagnostic apparatus in the frame memory provided in the RF signal frame data selection unit 8.
  • the currently reserved RF signal frame data is designated as RF signal frame data N
  • Select one RF signal frame data from NM this is RF signal frame data X
  • the displacement measuring unit 9 will receive one set of RF signal frame data N and RF signal frame data X. It plays a role to output.
  • the signal output from the phasing addition unit 5 is described as RF signal frame data, this may be, for example, a signal in the form of I and Q signals obtained by complex demodulation of the RF signal.
  • the displacement measurement unit 9 performs one-dimensional or two-dimensional correlation processing based on a set of RF signal frame data selected by the RF signal frame data selection unit 8, and the displacement or movement vector of each measurement point on the tomographic image (Displacement direction and size) is measured, and displacement frame data is generated.
  • a method for detecting this movement vector for example, there is a block matching method described in JP-A-5-317313.
  • the block matching method divides the image into blocks consisting of N ⁇ N pixels, for example, searches the previous frame for the block closest to the target block in the current frame, and refers to these to predictive coding Is to do.
  • the elasticity information calculation unit 10 calculates the distortion or elastic modulus (elastic information) of each measurement point on the tomographic image from the displacement frame data output from the displacement measurement unit 9, and generates the numerical data (elastic frame data). These are output to the attention area detection unit 11 and the color scan converter 12.
  • Elastic information includes viscosity, Poisson's ratio, etc. in addition to strain or elastic modulus.
  • the strain calculation performed in the elasticity information calculation unit 10 is obtained by calculation, for example, by spatially differentiating the displacement.
  • the Young's modulus Ym which is one of the elastic moduli, is obtained by dividing the stress (pressure) at each calculation point by the strain at each calculation point, as shown in the following equation.
  • the indices i and j represent the coordinates of the frame data.
  • the pressure applied to the body surface is directly measured by a pressure sensor (not shown) interposed between contact surfaces of the body surface and the compression mechanism.
  • a pressure measuring deformable body (not shown) is provided so as to cover the ultrasonic wave transmission / reception surface, and the pressure applied to the body surface of the diagnostic region compressed by the ultrasonic probe 1 from the deformed state is applied. It can also be measured.
  • the attention area detection unit 11 includes a histogram calculation unit 111 and a boundary detection unit 112.
  • the histogram calculation unit 111 counts the numerical value of the elasticity information of strain or elastic modulus at each coordinate of the elastic frame data output from the elastic information calculation unit 10, and calculates histogram data based on the frequency with respect to the numerical value.
  • the histogram data calculated by the histogram calculation unit 111 is displayed on the image display unit 15.
  • the display form of the histogram data displayed on the image display unit 15 is shown in FIGS.
  • the vertical axis of the histogram data shown in FIGS. 3 and 4 is frequency, and the horizontal axis is elastic modulus.
  • the horizontal axis is shown as the elastic modulus, but the horizontal axis may be strain, viscosity, Poisson's ratio, or the like.
  • the color bar 20 serves as an index for associating strain or elastic modulus (elastic information) with the hue of the elastic image, and is linked to the color scan converter 13.
  • a part having a small strain or a large elastic modulus (for example, 300 kPa or more) compared to the surroundings is colored blue, or a part having a large strain or a small elastic modulus (for example, 100 kPa or less) compared to the surroundings is colored red.
  • the hue is set using the color bar 20.
  • the examiner arbitrarily designates the lower limit value X1 and the upper limit value X2 of the range in which the boundary trace is performed on the histogram data with the operation unit 17. For example, if it is desired to extract a soft part, the lower limit value X1 and the upper limit value X2 are set on the smaller elastic modulus side as shown in FIG. 3, and if it is desired to extract a hard part, the lower limit value X1 and The upper limit value X2 is set on the side where the elastic modulus is larger.
  • the lower limit value X1 and the upper limit value X2 can be designated by selecting the region on the elastic image having the strain or elastic modulus (elastic information) to be noticed. Specifically, as shown in FIG. 5, a region 40 on the elastic image displayed on the image display unit 15 by the operation unit 17 is selected. The region 40 can be arbitrarily deformed in the arrow direction by the operation unit 17. Based on the minimum and maximum values of strain or elastic modulus (elastic information) at each coordinate 42 in the selected region 40 in the elastic frame data output from the elastic information calculation unit 10, the control unit 16 Set X1 and upper limit X2. In this case, the minimum value corresponds to the lower limit value X1, and the maximum value corresponds to the upper limit value X2. Then, the control unit 16 sets the lower limit value X1 and the upper limit value X2 for the histogram data calculated by the histogram calculation unit 111.
  • the boundary detection unit 112 creates attention area frame data and boundary trace frame data for tracing the corresponding area using the lower limit value X1 and the upper limit value X2 specified as described above.
  • the boundary detection unit 112 first extracts an area of strain or elastic modulus (elastic information) corresponding to the range from the lower limit value X1 to the upper limit value X2 from the elastic frame data output from the elastic information calculation unit 10, and the attention area frame data Create The created attention area frame data is shown in FIG. Strain or elastic modulus (elastic information) area (area A) corresponding to the range from the lower limit X1 to the upper limit X2 is "1", and the area not corresponding to the range from the lower limit X1 to the upper limit X2 (except area A) “0” is input to, and attention area frame data is created.
  • the boundary detection unit 112 creates boundary trace frame data obtained by extracting the boundary part of the periphery of the region A extracted by the attention region frame data.
  • FIG. 7 shows the created boundary trace frame data.
  • the boundary detection unit 112 extracts the boundary part of the periphery of “1”, which is a strain or elastic modulus (elastic information) region (region A) corresponding to the range of the lower limit value X1 to the upper limit value X2 of the attention region frame data. . “1” is input to the extracted boundary, and “0” is input to the other regions, and boundary trace frame data is created.
  • “1” is input to the extracted boundary, and “0” is input to the other regions, and boundary trace frame data is created.
  • the boundary detection unit 112 is not a method of creating the region of interest frame data by specifying the lower limit value X1 and the upper limit value X2, but the contour extraction method using the elastic frame data output from the elastic information calculation unit 10, for example, a primary
  • the boundary trace frame data may be created by extracting the boundary portion by differentiation, secondary differentiation, or the like.
  • the boundary detection unit 112 can also set all the boundary trace frame data to “0” when the trace of the boundary part is unnecessary.
  • the elastic image construction unit 12 performs various image processing such as smoothing processing in the coordinate plane and time axis direction smoothing processing between frames on the calculated elastic frame data, and outputs the processed elastic frame data. .
  • the color scan converter 13 includes a gradation unit 131 and a hue conversion unit 132 as shown in FIG.
  • the operation unit 17 designates a lower limit value Y1 and an upper limit value Y2 as the gradation selection range in the elastic frame data output from the elastic image construction unit 12. Then, the gradation unit 131 gradations the elastic frame data in the range of the designated lower limit value Y1 and upper limit value Y2, and creates elastic gradation frame data.
  • the hue conversion unit 132 converts a corresponding region into a red code for a portion having a smaller distortion or a larger elastic modulus than the surroundings.
  • the hue conversion unit 132 converts the corresponding region into a blue code for a portion having a larger strain or a smaller elastic modulus than the surroundings. Further, the hue conversion unit 132 converts the area other than the above into black.
  • the color scan converter 13 also performs control to read the elastic image frame data whose hue has been converted by the hue converter 132 at a television system cycle.
  • the color scan converter 13 may be a black and white scan converter 7.
  • the black-and-white scan converter 7 for example, brightens the luminance of the area in the elastic image frame data where the distortion is small or the elastic modulus is large compared to the surroundings, and conversely, the distortion is large or the elastic modulus is large compared to the surroundings. Small portions may be made darker in the area of the elastic image frame data.
  • the switching composition unit 14 is tomographic image frame data output from the black and white scan converter 7, elastic image frame data output from the color scan converter 13, and composite image frame data in which the tomographic image frame data and the elastic image frame data are combined.
  • the image to be displayed on the image display unit 15 is selected from among them. Further, the switching composition unit 14 superimposes the position of the boundary portion specified by the boundary trace frame data output from the attention area detection unit 11 on the tomographic image frame data, the elastic image frame data, and the composite image frame data. To do. Note that the switching composition unit 14 may display only the boundary part.
  • the tomographic image frame data and the elastic image frame data may be arranged in parallel, or the elastic image frame data may be semitransparently superimposed on the tomographic image frame data.
  • the tomographic image frame data may be a tissue harmonic tomographic image obtained by imaging the harmonic component of the received signal or a tissue plastic tomographic image.
  • the image display unit 15 displays time-series tomographic image frame data obtained by the monochrome scan converter 7, that is, a tomographic image, time-series elastic image frame data obtained by the color scan converter 13, that is, an elastic image, and the like.
  • a D / A converter that converts tomographic image frame data, elastic image frame data, and the like into analog signals, and a color television monitor that receives analog video signals from the D / A converter and displays them as images.
  • the display form of the image display unit 15 will be described.
  • the lower limit value X1 and the upper limit value X2 are designated by the operation unit 17 in the histogram data, and boundary trace frame data is created by extracting the peripheral boundary portion of the attention area frame data.
  • the image display unit 15 displays the boundary portion 30 and the boundary portion 34 of the boundary trace frame data on the elastic image via the switching composition unit 14, or displays the boundary portion 32 and the boundary portion 36 of the boundary trace frame data on the tomographic image. Or display above. Therefore, since the region of the strain or elastic modulus of interest is displayed as the boundary portion, the examiner can grasp the inside of the elastic image or tomographic image corresponding to the boundary portion. By displaying the boundary portion, the examiner can observe the shape of the boundary portion, and can determine benign or malignant based on the shape of the boundary portion.
  • the examiner can observe in detail the speckle state and the light and dark state in the tomographic image in the boundary portion. Further, if the position of the boundary portion is superimposed on the elastic image frame data and synthesized, the hue state in the elastic image can be observed.
  • the lower limit value X1 and the upper limit value X2 are designated in the histogram data by the operation unit 17, and the boundary trace frame data in which the boundary portion of the periphery of the attention area frame data is extracted is created. Further, the boundary trace frame data may be created by setting a lower limit value and extracting a plurality of boundary portions.
  • FIG. 1 (Second embodiment: outside small area) A second embodiment will be described with reference to FIGS. 1, 2, and 6.
  • FIG. 1 The difference from the first embodiment is that when the extracted attention area (area A) is smaller than the threshold, it is excluded from the boundary trace frame data.
  • the boundary detection unit 112 outputs an elastic frame in which an area of strain or elastic modulus (elastic information) corresponding to the range between the lower limit value X1 and the upper limit value X2 is output from the elastic information calculation unit 10. Extract from the data and create attention area frame data. “1” is input to the area of strain or elastic modulus (elastic information) corresponding to the range of the lower limit value X1 to the upper limit value X2, and “0” is input to the area not corresponding to the range of the lower limit value X1 to the upper limit value X2. Attention area frame data is created.
  • the boundary detection unit 112 determines that the area or the number of pixels of the region “1” (region A) of the strain or elastic modulus (elastic information) corresponding to the range of the lower limit value X1 to the upper limit value X2 of the attention region frame data is When it is smaller than a threshold S (for example, 10 points) set in advance by the examiner, the attention area (area A) of the corresponding attention area frame data is set to “0”. As described above, when the attention area to be extracted is small, the attention area frame data in the attention area is set to “0” and excluded from the boundary trace frame data. That is, the boundary detection unit 112 does not detect the boundary part of the periphery of the attention region (region A) when the area or the number of pixels of the attention region (region A) is smaller than a preset threshold value.
  • a threshold S for example, 10 points
  • the boundary trace frame data is not created when the attention area to be extracted is small, the boundary portion that is extracted due to noise or the like can be excluded.
  • a third embodiment will be described with reference to FIGS.
  • the difference from the first embodiment and the second embodiment is that a boundary is set using a leveling filter.
  • the boundary detection unit 112 is “1” in the strain (elasticity information) region (region A) corresponding to the range from the lower limit value X1 to the upper limit value X2, and the lower limit value X1 to “0” is input to an area (other than the area A) that does not fall within the range of the upper limit value X2, and attention area frame data is created. Then, the boundary detection unit 112 creates boundary trace frame data by applying a smoothing filter to the attention area frame data. Specifically, the boundary detection unit 112 includes the number of pixels of “1” included in the 3 ⁇ 3 kernel size two-dimensional area 24 centered on each pixel of the attention area frame data illustrated in FIG. Area), and the number of pixels is divided by the kernel size “9”. Note that the leftmost pixel in the first row of the attention area frame data shown in FIG. 6 is defined as a pixel (1, 1).
  • Figure 9 shows the values calculated as above.
  • the boundary detection unit 112 performs the calculation for all the pixels of the attention area frame data.
  • the boundary detection unit 112 extracts the boundary part of the periphery of the region formed by the region of interest frame data larger than “0”, that is, other than “0”. “1” is input to the extracted boundary, and “0” is input to the other regions, and boundary trace frame data is created. As a result, a region B adjacent to the region A is extracted, and boundary trace frame data in which the annular region B serves as a boundary part is created.
  • the boundary detection unit 112 counts the number of “1” included in the two-dimensional area 26 of 5 ⁇ 5 kernel size installed around each pixel of the attention area frame data shown in FIG. Divide the number of pixels by the kernel size of “25”.
  • Figure 10 shows the values calculated as above.
  • the boundary detection unit 112 performs an operation on all the pixels of the attention area frame data.
  • the boundary detection unit 112 extracts the boundary part of the periphery of the region formed by the region of interest frame data larger than “0”, that is, other than “0”. “1” is input to the extracted boundary, and “0” is input to the other regions, and boundary trace frame data is created. As a result, boundary trace frame data in which the annular region C is the boundary is created.
  • the boundary part of the area B or the area C of the boundary trace frame data is set outside the boundary part of the periphery of the area A obtained in the first embodiment. Therefore, the tomographic image on the boundary set in the first embodiment can be displayed on the image display unit 15.
  • the examiner can observe in detail the speckle state, the light and shade state, etc., in the tomographic image on the boundary set in the first embodiment.
  • the black and white scan converter 7 creates tomographic image frame data
  • the color scan converter 13 creates elastic image frame data
  • the boundary detection unit 112 uses the attention area (area) of the attention area frame data.
  • Boundary trace frame data is created by extracting the peripheral edge of A).
  • the inspector operates to display only the tomographic image frame data inside the boundary part of the tomographic image frame data, or to display the elastic image frame data in a translucent manner inside the boundary part of the tomographic image frame data. Select in part 17.
  • the control unit 16 sends the boundary portions 32 and 36 of the boundary trace frame data to the tomographic image frame data to the switching composition unit 14. And the tomographic image frame data and the elastic image frame data inside the boundary portions 32 and 36 of the tomographic image frame data are instructed to be translucently superimposed. Therefore, the image display unit 15 can display an elastic image inside the boundary portion of the tomographic image.
  • the image display unit 15 can also display an elastic image outside the boundary portion of the tomographic image.
  • the switching composition unit 14 superimposes the boundary portions 32 and 36 of the boundary trace frame data on the tomographic image frame data, and superimposes the tomographic image frame data and the elastic image frame data on the outside of the boundary portion of the tomographic image frame data. Match.
  • the examiner can observe in detail the speckle state, the state of shading, etc. in the tomographic image inside or outside the boundary set in the first embodiment, and the hardness in the elastic image This state can also be observed.
  • the histogram calculation unit 111 counts the strain or elastic modulus (elastic information) at each coordinate of the elastic frame data output from the elastic information calculation unit 10 to calculate histogram data.
  • the histogram data calculated by the histogram calculation unit 111 is displayed on the image display unit 15.
  • the display form of the histogram data displayed on the image display unit 15 is shown in FIGS.
  • the boundary detection unit 112 detects the peak of the histogram output from the histogram calculation unit 111. For example, the boundary detection unit 112 differentiates the curve of the histogram, and detects a point (inflection point) where the differential value is “0” and the slope changes from positive to negative as a peak.
  • the control unit 16 sets a range of a predetermined width (for example, 50 kPa) around the detected peak 1, for example. Then, the control unit 16 sets the minimum value in the set range as the lower limit value X1, and sets the minimum value in the set range as the upper limit value X2.
  • the peak and range can be arbitrarily selected on the console 17.
  • the boundary detection unit 112 creates attention area frame data for tracing the corresponding area using the lower limit value X1 and the upper limit value X2 specified as described above, Create boundary trace frame data.
  • the image display unit 15 may display the boundary part 50 of the boundary trace frame data on the elastic image or display the boundary part 54 of the boundary trace frame data on the tomographic image via the switching composition unit 14. it can.
  • the region of interest 52 is locally included in the boundary 50.
  • the attention area 52 has a lower elastic modulus than the surrounding area.
  • the control unit 16 has a width smaller than the predetermined width set above (for example, 20 kPa) around the peak 2 smaller than the peak 1. Set the range. Then, the control unit 16 sets the minimum value in the set range as the lower limit value X1 ′ and sets the minimum value in the set range as the upper limit value X2 ′.
  • the boundary detection unit 112 creates attention area frame data for tracing the corresponding area using the lower limit value X1 ′ and the upper limit value X2 ′ specified as described above. Boundary trace frame data is created.
  • the image display unit 15 may display the boundary part 56 of the boundary trace frame data on the elastic image or display the boundary part 58 of the boundary trace frame data on the tomographic image via the switching composition unit 14. it can. Therefore, the examiner can also observe the minute area of the attention area 52.
  • 1 ultrasonic probe 1 transmission unit, 3 reception unit, 4 ultrasonic transmission / reception control unit, 5 phasing addition unit, 6 tomographic image configuration unit, 7 monochrome scan converter, 8 RF signal frame data selection unit, 9 displacement measurement Unit, 10 elasticity information calculation unit, 11 attention area detection unit, 111 histogram calculation unit, 112 boundary detection unit, 12 elastic image configuration unit, 13 color scan converter, 131 gradation unit, 132 hue conversion unit, 14 switching composition unit , 15 Image display unit, 16 control unit, 17 operation unit

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

　注目したい弾性情報を持つ領域(境界部)を認識する超音波診断装置、及び超音波画像表示方法を提供するために、超音波探触子1を介して受信された反射エコー信号に基づくRF信号フレームデータによって、歪み又は弾性率を含む弾性情報を演算する弾性情報演算部10と、弾性情報演算部10により求めた弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部12と、RF信号フレームデータに基づいて断層画像を構成する断層画像構成部6と、断層画像と弾性画像の一方又は両方を表示する画像表示部15とを備える超音波診断装置において、弾性情報と頻度に基づくヒストグラムデータを作成するヒストグラム演算部111と、ヒストグラムデータの弾性情報の所定範囲に基づいて設定される注目領域の周縁の境界部を検出する境界検出部112とを備え、画像表示部15は境界部を表示する。

Description

超音波診断装置、及び超音波画像表示方法
　本発明は、超音波を利用して被検体内の診断部位について断層画像を得る超音波診断装置及び超音波画像表示方法に関し、特にRF信号フレームデータから歪み及び／又は弾性率を演算し、生体組織の硬さ又は軟らかさを示す弾性画像を表示する超音波診断装置及び超音波画像表示方法に関する。
　超音波診断装置は、超音波探触子により被検体内部に超音波を送信し、被検体内部の生体組織から受信される受信信号に基づいて、例えば断層画像を構成して表示する。また、超音波探触子で被検体内部の生体組織から受信される受信信号を計測し、計測時間が異なる2つのRF信号フレームデータから生体各部の変位を求める。そして、その変位データに基づく弾性フレームデータから生体組織の弾性率を示す弾性画像を構成することが行なわれている。弾性画像は生体組織の中で周囲の組織よりも硬い部分や軟らかい部分を検出することに適している。また、断層画像は生体組織の音響インピーダンスの違いを画像化するものであり、輝度値の差やスペックルの粗さなどから組織の構造や形態を観察することに適している。弾性画像と断層画像の両者の情報を利用すると組織の硬さの違いや形状の違い、内部構造などが分かりより詳細な情報を得ることが可能となる。
　また、弾性フレームデータに基づいて求められたヒストグラムに設定された範囲内の計測点が弾性画像のどの領域に対応しているのかを表示することが行なわれている。(例えば、特許文献1)。
国際公開WO2007/046272号公報
　しかしながら、ヒストグラムで設定された範囲に計上された計測点が弾性画像のどの領域に対応しているのかを表示するのみでは、断層画像との関係を確認することが難しいものと思料する。なぜならば、断層画像と弾性画像を並べて表示する方法では弾性画像から断層画像へと視線を移動させる必要があるため位置関係が捉え難い。また、断層画像と弾性画像を重ね合わせて表示する方法では視線を移動させる必要はないが、断層画像の内部のスペックルを詳細に観察するためには断層画像と弾性画像の重ね合わせる比率を変える必要がある。
　上記課題を解決するため、注目したい弾性情報を持つ領域(境界部)を認識することができる超音波診断装置及び超音波画像表示方法を提供することを目的とした。
　前記課題を解決するために、本発明は以下のように構成される。　
　弾性情報(歪み、弾性率、粘性、ポアソン比等)の頻度に基づくヒストグラムを求め、弾性情報の所定範囲に基づいて設定される注目領域の周縁の境界部を検出し、境界部を表示する。よって、検者は、境界部内のスペックルの状態や濃淡の状態等を詳細に観察することができる。また、画像表示部は、境界部を断層画像又は弾性画像上に表示する。
　本発明によれば、注目したい弾性情報を持つ領域(境界部)を認識することができる。
本発明の各実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を示すブロック図。 本発明に係る注目領域検出部の実施形態を示す図。 本発明に係る表示形態を示す図。 本発明に係る表示形態を示す図。 本発明に係る弾性画像上の領域を選択する形態を示す図。 本発明に係る注目領域フレームデータを示す図。 本発明に係る境界トレースフレームデータを示す図。 本発明に係るカラースキャンコンバータと切替合成部を示す図。 本発明に係る第3の実施形態を示す図。 本発明に係る第3の実施形態を示す図。 本発明に係る第4の実施形態を示す図。 本発明に係る第4の実施形態を示す図。
　(第1の実施形態)
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本発明による超音波診断装置のブロック図である。超音波診断装置は、超音波を利用して被検体の診断部位について断層画像を得ると共に生体組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性画像を表示するものである。
　超音波診断装置は、被検体に当接させて用いる超音波探触子1と、超音波探触子1を介して被検体に時間間隔をおいて繰り返し超音波を送信する送信部2と、被検体から発生する時系列の反射エコー信号を受信する受信部3と、送信部2と受信部3の送信と受信を切り換える制御を行なう超音波送受信制御部4と、受信部3で受信された反射エコー信号を整相加算する整相加算部5と、整相加算部5からのRF信号フレームデータから断層画像フレームデータを求める断層画像構成部6と、断層画像フレームデータの座標系変換を行なう白黒スキャンコンバータ7とを備えている。
　さらに、超音波診断装置は、少なくとも2つのRF信号フレームデータを選択するRF信号フレームデータ選択部8と、選択された少なくとも2つのRF信号フレームデータから被検体の生体組織の変位を計測する変位計測部9と、変位計測部9で計測された変位情報から歪み又は弾性率などの弾性情報を求める弾性情報演算部10と、歪み又は弾性率から弾性画像フレームデータを構成する弾性画像構成部12と、弾性画像フレームデータの階調化や色付けを行なうカラースキャンコンバータ13と、歪み又は弾性率などの弾性情報のヒストグラムデータを用いて注目領域を検出する注目領域検出部11と、断層画像フレームデータと弾性画像フレームデータなどを合成したり、並列に表示させたり、切替えを行なう切替合成部14と、断層画像、弾性画像、断層画像と弾性画像が合成された合成画像を表示する画像表示部15と、上記各構成要件を制御する制御部16と、制御部16に対して検者の指示を送る操作部17とを備えている。この超音波診断装置は、操作部17及び制御部16を介して、適宜操作されるようになっている。
　超音波探触子1は、超音波の発生源であると共に反射エコーを受信する多数の振動子を短冊状に配列して形成されたものである。振動子を機械式または電子的にビーム走査を行って、振動子は被検体に超音波を送信及び受信する。振動子は、一般に、入力されるパルス波、または連続波の送波信号を超音波に変換して発射する機能と、被検体の内部から発射する超音波を受けて電気信号の受信信号に変換して出力する機能を有して形成される。
　一般に、超音波を用いた弾性における被検体の圧迫動作は、超音波探触子1で超音波送受信を行ないつつ、被検体の診断部位に応力分布を与える。具体的には、超音波探触子1の超音波送受信面に合わせて圧迫板を装着し、超音波探触子1の超音波送受信面と圧迫板にて構成される圧迫面を用手的に上下動させて被検体を圧迫している。
　超音波送受信制御部4は、超音波を送信及び受信するタイミングを制御するものである。送信部2は、超音波探触子1を駆動して超音波を発生させるための送波パルスを生成すると共に、送信される超音波の収束点をある深さに設定するものである。受信部3は、超音波探触子1で受信した受信信号を所定のゲインで増幅するものである。増幅された各振動子の数に対応した数の受信信号が、それぞれ独立した受信信号として整相加算部5に入力される。
　整相加算部5は、受信部3で増幅された受信信号の位相を制御し、一点又は複数の収束点に対して超音波ビームを形成するものである。断層画像構成部6は、整相加算部5からの受信信号を入力して、ゲイン補正、ログ補正、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の各種信号処理を行ない、断層画像フレームデータを構成するものである。白黒スキャンコンバータ7は、断層画像構成部6から出力される断層画像フレームデータを画像表示部15に表示するため、テレビジョン方式の周期で読み出す制御を行う。
　RF信号フレームデータ選択部8は、整相加算部5から超音波診断装置のフレームレートで経時的に次々と出力されるRF信号フレームデータをRF信号フレームデータ選択部8に備えられたフレームメモリ内に順次確保し(現在確保されたRF信号フレームデータをRF信号フレームデータNとする)、超音波診断装置の制御命令に従って時間的に過去のRF信号フレームデータN－1、N－2、N－3・・・N－Mの中から1つのRF信号フレームデータを選択し(これをRF信号フレームデータXとする)、変位計測部9に1組のRF信号フレームデータNとRF信号フレームデータXを出力する役割を担うものである。整相加算部5から出力される信号をRF信号フレームデータと記述したが、これは例えば、RF信号を複合復調したI，Q信号の形式になった信号であってもよい。
　変位計測部9は、RF信号フレームデータ選択部8によって選択された1組のRF信号フレームデータに基づいて1次元もしくは2次元相関処理を実行し、断層画像上の各計測点の変位もしくは移動ベクトル(変位の方向と大きさ)を計測し、変位フレームデータを生成する。この移動ベクトルの検出法としては、例えば、特開平5-317313号公報等に記載されたブロック・マッチング法がある。ブロック・マッチング法は、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、現フレーム中の着目しているブロックにもっとも近似しているブロックを前フレームから探索し、これらを参照して予測符号化を行うものである。
　弾性情報演算部10は、変位計測部9から出力される変位フレームデータから断層画像上の各計測点の歪み又は弾性率(弾性情報)を演算してその数値データ(弾性フレームデータ)を生成し、注目領域検出部11及びカラースキャンコンバータ12に出力するものである。弾性情報は、歪み又は弾性率以外に粘性、ポアソン比等がある。弾性情報演算部10において行なう歪みの演算については、例えば、その変位を空間微分することによって計算上で求めるものとする。また、弾性率の内の一つである、例えばヤング率Ymの演算については、以下の式に示すように、各演算点における応力(圧力)を各演算点における歪みで除することにより求める。
　下記数式において、i，jの指標は、フレームデータの座標を表す。

｛数1｝
Ymi，j＝圧力(応力)i，j／(歪みi，j)　(i，j＝1，2，3，…)　　

　ここで、体表に与えられた圧力は、体表と圧迫機構との接触面に圧力センサ(図示しない。)を介在させ、この圧力センサによって直接的に計測される。また、超音波の送受信面を覆うように圧計測用変形体(図示しない。)を設け、その変形の状態から超音波探触子1によって圧迫された診断部位の体表に与えられた圧力を計測することもできる。
　注目領域検出部11は、図2に示すように、ヒストグラム演算部111と境界検出部112とから構成される。ヒストグラム演算部111は、弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータの各座標における歪み又は弾性率の弾性情報の数値をカウントし、その数値に対する頻度に基づいてヒストグラムデータを算出する。ヒストグラム演算部111で算出されたヒストグラムデータは、画像表示部15に表示される。
　画像表示部15に表示されたヒストグラムデータの表示形態を図3、図4に示す。図3、図4に示すヒストグラムデータの縦軸は頻度、横軸は弾性率である。なお、本実施形態では、横軸を弾性率として示しているが、横軸は歪みや粘性、ポアソン比等であってもよい。また、カラーバー20は、歪み又は弾性率(弾性情報)を弾性画像の色相に対応付ける指標となるものであり、カラースキャンコンバータ13に連携されている。例えば、周囲に比べて歪みが小さい又は弾性率が大きい(例えば300ｋPa以上)部位を青色としたり、周囲に比べて歪みが大きい又は弾性率が小さい(例えば100ｋPa以下)部位を赤色としたりするよう、カラーバー20を用いて色相を設定する。
　そして、検者は、ヒストグラムデータに境界トレースを行なう範囲の下限値X1及び上限値X2を操作部17で任意に指定する。例えば、軟い部位を抽出したい場合、図3に示すように下限値X1及び上限値X2を弾性率が小さい側に設定し、硬い部位を抽出したい場合、図4に示すように下限値X1及び上限値X2を弾性率が大きい側に設定する。
　また、注目したい歪み又は弾性率(弾性情報)を持つ弾性画像上の領域を検者が選択することによって下限値X1及び上限値X2を指定することもできる。具体的には、図5に示すように、操作部17で画像表示部15に表示された弾性画像上の領域40を選択する。領域40は操作部17で矢印方向に任意に変形させることができる。制御部16は、弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータの内、選択された領域40内の各座標42における歪み又は弾性率(弾性情報)の最小値と最大値に基づいて下限値X1及び上限値X2を設定する。この場合、最小値が下限値X1に該当し、最大値が上限値X2に該当する。そして、制御部16は、ヒストグラム演算部111で算出されたヒストグラムデータに対して、下限値X1及び上限値X2を設定する。
　そして、境界検出部112は、上記のように指定された下限値X1及び上限値X2を用いて該当領域をトレースするための注目領域フレームデータと境界トレースフレームデータを作成する。
　境界検出部112は、まず下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域を弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータから抽出し、注目領域フレームデータを作成する。作成された注目領域フレームデータを図6に示す。下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域(領域A)には「1」、下限値X1～上限値X2の範囲に該当しない領域(領域A以外)には「0」が入力され、注目領域フレームデータが作成される。
　制御部16は、該当領域が連結して形成される領域Aにおいて、領域Aの特徴量、例えば、領域A内の歪みまたは弾性率の平均値、標準偏差や面積、次式で定義される複雑度などを算出し、画像表示部15に表示することもできる。

｛数2｝
複雑度＝(周囲長)2／面積　　　　　　

　次に、境界検出部112は、注目領域フレームデータで抽出された領域Aの周縁の境界部を抽出した境界トレースフレームデータを作成する。作成された境界トレースフレームデータを図7に示す。境界検出部112は、注目領域フレームデータの下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域(領域A)である「1」の周縁の境界部を抽出する。抽出された境界には「1」、それ以外の領域には「0」が入力され、境界トレースフレームデータが作成される。
　境界検出部112は、下限値X1及び上限値X2を指定して注目領域フレームデータから作成する方法ではなく、弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータを用いて輪郭抽出法、例えば、一次微分、二次微分などで境界部を抽出し、境界トレースフレームデータを作成してもよい。また、境界検出部112は、境界部のトレースが不要な場合は境界トレースフレームデータを全て「0」とすることもできる。
　また、弾性画像構成部12は、算出された弾性フレームデータに座標平面内におけるスムージング処理、フレーム間における時間軸方向のスムージング処理などの様々な画像処理を施し、処理後の弾性フレームデータを出力する。
　カラースキャンコンバータ13は、図8に示すように、階調化部131と、色相変換部132とから構成される。弾性画像構成部12から出力される弾性フレームデータの中の階調化選択範囲とする下限値Y1及び上限値Y2を操作部17で指定する。そして、階調化部131は、指定した下限値Y1及び上限値Y2の範囲の弾性フレームデータを階調化し、弾性階調化フレームデータを作成する。色相変換部132は、弾性階調化フレームデータにおいて、周囲に比べて歪みが小さい又は弾性率が大きい部位については、該当領域を赤色コードに変換する。逆に、色相変換部132は、周囲に比べて歪みが大きい又は弾性率が小さい部位については、該当領域を青色コードに変換する。また、色相変換部132は、上記以外の領域の場合は、黒色に変換する。また、カラースキャンコンバータ13は、色相変換部132で色相変換した弾性画像フレームデータをテレビジョン方式の周期で読み出す制御も行う。
　なお、カラースキャンコンバータ13は白黒スキャンコンバータ7でもあってもよい。白黒スキャンコンバータ7は、例えば、周囲に比べて歪みが小さい又は弾性率が大きい部位は、弾性画像フレームデータ内の当該領域の輝度を明るくさせ、逆に周囲に比べて歪みが大きい又は弾性率が小さい部位は、弾性画像フレームデータ内の該領域の輝度を暗くさせるようにしてもよい。
　切替合成部14は、白黒スキャンコンバータ7から出力される断層画像フレームデータ、カラースキャンコンバータ13から出力される弾性画像フレームデータ、断層画像フレームデータと弾性画像フレームデータとが合成された合成画像フレームデータのうちから画像表示部15に表示する画像を選択する。また、切替合成部14は、注目領域検出部11から出力された境界トレースフレームデータにて指定された境界部の位置を断層画像フレームデータ、弾性画像フレームデータ、合成画像フレームデータに重ね合わせて合成する。なお、切替合成部14は、境界部のみを表示させてもよい。合成画像フレームデータは、断層画像フレームデータと弾性画像フレームデータを並列に並べてもよいし、断層画像フレームデータに弾性画像フレームデータを半透明に重ね合わせてもよい。なお、断層画像フレームデータは、受信信号の高調波成分を画像化したティシューハーモニック断層画像であっても、ティシュードプラ断層画像であってもよい。
　画像表示部15は、白黒スキャンコンバータ7によって得られた時系列の断層画像フレームデータすなわち断層画像、カラースキャンコンバータ13によって得られた時系列の弾性画像フレームデータすなわち弾性画像等を表示するものであり、断層画像フレームデータ、弾性画像フレームデータ等をアナログ信号に変換するD／A変換部と、このD／A変換部からアナログビデオ信号を入力して画像として表示するカラーテレビモニタとからなる。
　次に画像表示部15の表示形態について説明する。図3、図4に示すように、ヒストグラムデータに下限値X1及び上限値X2を操作部17で指定され、注目領域フレームデータの周縁の境界部を抽出した境界トレースフレームデータを作成される。
　画像表示部15は、切替合成部14を介して、境界トレースフレームデータの境界部30、境界部34を弾性画像上に表示したり、境界トレースフレームデータの境界部32、境界部36を断層画像上に表示したりする。したがって、検者は、注目する歪みまたは弾性率の領域が境界部として表示されるため、境界部内に該当する弾性画像又は断層画像の内部を把握することができる。境界部を表示させることにより、検者は境界部の形状を観察することができ、境界部の形状により、良性、悪性を判断することができる。
また、境界部の位置を断層画像フレームデータに重ね合わせて合成すれば、検者は、境界部内の断層画像におけるスペックルの状態や濃淡の状態等を詳細に観察することができる。また、境界部の位置を弾性画像フレームデータに重ね合わせて合成すれば、弾性画像における色相の状態を観察することができる。
　なお、上記実施形態では、ヒストグラムデータに下限値X1及び上限値X2を操作部17で指定し、注目領域フレームデータの周縁の境界部を抽出した境界トレースフレームデータを作成したが、複数の上限値及び下限値を設定して、複数の境界部を抽出して境界トレースフレームデータを作成してもよい。
　(第2の実施形態：小さい領域対象外)
　第2の実施形態について図1、図2、図6を用いて説明する。第1の実施形態と異なる点は、抽出される注目領域(領域A)が閾値よりも小さい場合、境界トレースフレームデータの
対象外とする点である。
　第1の実施形態と同様にして、境界検出部112は、下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域を弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータから抽出し、注目領域フレームデータを作成する。下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域には「1」、下限値X1～上限値X2の範囲に該当しない領域には「0」が入力され、注目領域フレームデータが作成される。
　このとき、境界検出部112は、注目領域フレームデータの下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域「1」(領域A)の面積若しくは画素数が、予め検者が設定した閾値S(例えば10ポイント)よりも小さい場合、対応する注目領域フレームデータの注目領域(領域A)を「0」とする。このように、抽出される注目領域が小さい場合、注目領域における注目領域フレームデータを「0」とし、境界トレースフレームデータの対象外とする。つまり、境界検出部112は、注目領域(領域A)の面積若しくは画素数が予め設定した閾値よりも小さい場合、注目領域(領域A)の周縁の境界部を検出しない。
　したがって、抽出される注目領域が小さい場合、境界トレースフレームデータが作成されないため、ノイズ等によって抽出されてしまう境界部を排除することができる。
　(第3の実施形態：外側に境界部設定)
　第3の実施形態について図1～図10を用いて説明する。第1の実施形態、第2の実施形態と異なる点は、平準化フィルタを用いて境界部を設定する点である。
　境界検出部112は、図6に示されるように、下限値X1～上限値X2の範囲に該当する歪み又は弾性率(弾性情報)の領域(領域A)には「1」、下限値X1～上限値X2の範囲に該当しない領域(領域A以外)には「0」が入力され、注目領域フレームデータを作成する。
そして、境界検出部112は、注目領域フレームデータに平滑化フィルタを適用して、境界トレースフレームデータを作成する。具体的には、境界検出部112は、図6に示される注目領域フレームデータの各画素を中心として設置された3×3カーネルサイズの2次元領域24内に含まれる「1」の画素数(面積)をカウントし、その画素数をカーネルサイズの「9」で割る。なお、図6に示される注目領域フレームデータの1行目の左端の画素を画素(1,1)としている。
　上記のように演算された値を図9に示す。例えば、画素(1,1)の場合、3×3カーネルサイズの2次元領域24内の画素数が「0」である。その画素数「0」をカーネルサイズの「9」で割ると「0」となる。また、画素(5,5)の場合、3×3カーネルサイズの2次元領域24内の画素数が「6」である。その画素数「9」をカーネルサイズの「9」で割ると「0.66」となる。また、画素(7,7)の場合、3×3カーネルサイズの2次元領域24内の画素数が「9」である。その画素数「9」をカーネルサイズの「9」で割ると「1」となる。このように、境界検出部112は、注目領域フレームデータの全ての画素についてそれぞれ演算を行なう。
　そして、境界検出部112は、注目領域フレームデータの「0」より大きい、すなわち「0」以外で形成される領域の周縁の境界部を抽出する。抽出された境界には「1」、それ以外の領域には「0」が入力され、境界トレースフレームデータが作成される。結果的に、領域Aに隣接する領域Bが抽出され、環状の領域Bが境界部となる境界トレースフレームデータが作成される。
　また、境界検出部112は、図6に示される注目領域フレームデータの各画素を中心として設置された5×5カーネルサイズの2次元領域26内に含まれる「1」の数をカウントし、その画素数をカーネルサイズの「25」で割る。
　上記のように演算された値を図10に示す。例えば、画素(1,1)の場合、5×5カーネルサイズの2次元領域26内の画素数が「0」である。その画素数「0」をカーネルサイズの「25」で割ると「0」となる。また、画素(5,5)の場合、5×5カーネルサイズの2次元領域26内の画素数が「13」である。その画素数「13」をカーネルサイズの「25」で割ると「0.52」となる。また、画素(7,7)の場合、5×5カーネルサイズの2次元領域26内の画素数が「25」である。その画素数「25」をカーネルサイズの「25」で割ると「1」となる。このように、境界検出部112は、注目領域フレームデータの全ての画素について演算を行なう。
　そして、境界検出部112は、注目領域フレームデータの「0」より大きい、すなわち「0」以外で形成される領域の周縁の境界部を抽出する。抽出された境界には「1」、それ以外の領域には「0」が入力され、境界トレースフレームデータが作成される。結果的に、環状の領域Cが境界部となる境界トレースフレームデータが作成される。
　境界トレースフレームデータの領域B又は領域Cの境界部は、第1の実施形態で求められる、領域Aの周縁の境界部よりも外側に設定される。よって、第1の実施形態で設定される境界部上の断層画像を画像表示部15に表示することができる。検者は、第1の実施形態で設定される境界部上の断層画像におけるスペックルの状態や濃淡の状態等を詳細に観察することができる。
　(第4の実施形態：境界内外に弾性画像)
　第4の実施形態について図1～図8を用いて説明する。第1の実施形態～第3の実施形態と異なる点は、断層画像の境界部の内部若しくは境界部の外部に弾性画像を表示する点である。
　第1の実施形態と同様にして、白黒スキャンコンバータ7は断層画像フレームデータを作成し、カラースキャンコンバータ13は弾性画像フレームデータを作成し、境界検出部112は注目領域フレームデータの注目領域(領域A)の周縁の境界部を抽出した境界トレースフレームデータを作成する。
　断層画像フレームデータの境界部の内部に断層画像フレームデータのみを表示する、又は断層画像フレームデータの境界部の内部に弾性画像フレームデータを半透明に重ね合わせて表示することを、検者は操作部17で選択する。
　断層画像フレームデータの境界部の内部に弾性画像フレームデータを半透明に重ね合わせる場合、制御部16は、切替合成部14に対して、境界トレースフレームデータの境界部32、36を断層画像フレームデータに重ね合わせるとともに、断層画像フレームデータの境界部32、36の内部の断層画像フレームデータと弾性画像フレームデータを半透明に重ね合わせることを指示する。よって、画像表示部15は、断層画像の境界部の内部に弾性画像を表示することができる。
　なお、画像表示部15は、断層画像の境界部の外部に弾性画像を表示することもできる。切替合成部14は、境界トレースフレームデータの境界部32、36を断層画像フレームデータに重ね合わせるとともに、断層画像フレームデータの境界部の外部に断層画像フレームデータと弾性画像フレームデータを半透明に重ね合わせる。
　検者は、第1の実施形態で設定される境界部の内部若しくは境界部の外部の断層画像におけるスペックルの状態や濃淡の状態等を詳細に観察することができるとともに、弾性画像における硬さの状態も観察することができる。
　(第5の実施形態：ピーク中心に範囲指定)
　第5の実施形態について図1～図12を用いて説明する。第1の実施形態～第4の実施形態と異なる点は、ヒストグラムのピーク情報に基づいて下限値X1及び上限値X2を設定する点である。
　第1の実施形態と同様にして、ヒストグラム演算部111は、弾性情報演算部10から出力される弾性フレームデータの各座標における歪み又は弾性率(弾性情報)をカウントし、ヒストグラムデータを算出する。ヒストグラム演算部111で算出されたヒストグラムデータは、画像表示部15に表示される。画像表示部15に表示されたヒストグラムデータの表示形態を図11、図12に示す。
　境界検出部112は、ヒストグラム演算部111から出力されるヒストグラムのピークを検出する。境界検出部112は、例えば、ヒストグラムのカーブを微分し、微分値が「0」となり、傾きが正から負に変わる点(変極点)をピークとして検出する。
　制御部16は、図11に示すように、検出された例えばピーク1を中心にして、所定の幅(例えば50ｋPa)の範囲を設定する。そして、制御部16は、設定された範囲における最小値を下限値X1とし、設定された範囲における最小値を上限値X2と設定する。なお、上記ピークと範囲は、操作卓17で任意に選択することができる。
　そして、第1の実施形態と同様にして、境界検出部112は、上記のように指定された下限値X1及び上限値X2を用いて該当領域をトレースするための注目領域フレームデータを作成し、境界トレースフレームデータを作成する。画像表示部15は、切替合成部14を介して、境界トレースフレームデータの境界部50を弾性画像上に表示したり、境界トレースフレームデータの境界部54を断層画像上に表示したりすることができる。
　ここで、境界部50内に局所的に注目領域52を含んでいる。注目領域52は、周囲に比べて弾性率が低い。注目領域52の境界部を表示したい場合、制御部16は、図12に示すように、上記ピーク1より小さいピーク2を中心にして、上記で設定した所定の幅より小さい幅(例えば20kPa)の範囲を設定する。そして、制御部16は、設定された範囲における最小値を下限値X1´とし、設定された範囲における最小値を上限値X2´と設定する。
　そして、第1の実施形態と同様にして、境界検出部112は、上記のように指定された下限値X1´及び上限値X2´を用いて該当領域をトレースするための注目領域フレームデータを作成し、境界トレースフレームデータを作成する。画像表示部15は、切替合成部14を介して、境界トレースフレームデータの境界部56を弾性画像上に表示したり、境界トレースフレームデータの境界部58を断層画像上に表示したりすることができる。よって、検者は、注目領域52の微小領域も観察することができる。
　1　超音波探触子、2　送信部、3　受信部、4　超音波送受信制御部、5　整相加算部、6　断層画像構成部、7　白黒スキャンコンバータ、8　RF信号フレームデータ選択部、9　変位計測部、10　弾性情報演算部、11　注目領域検出部、111　ヒストグラム演算部、112　境界検出部、12　弾性画像構成部、13　カラースキャンコンバータ、131　階調化部、132　色相変換部、14　切替合成部、15　画像表示部、16　制御部、17　操作部

Claims (12)

  1. 　被検体に超音波を送受信する超音波探触子と、前記超音波探触子を介して超音波を送信する送信部と、前記被検体からの反射エコー信号を受信する受信部と、該受信部により受信された反射エコー信号に基づくRF信号フレームデータによって、歪み又は弾性率を含む弾性情報を演算する弾性情報演算部と、前記弾性情報演算部により求めた弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部と、前記RF信号フレームデータに基づいて断層画像を構成する断層画像構成部と、前記断層画像と前記弾性画像の一方又は両方を表示する画像表示部と、各構成要素を制御する制御部とを備える超音波診断装置において、
    　前記弾性情報の頻度に基づくヒストグラムデータを作成するヒストグラム演算部と、前記ヒストグラムデータの前記弾性情報の所定範囲に基づいて設定される注目領域の周縁の境界部を検出する境界検出部とを備え、前記画像表示部は前記境界部を表示することを特徴とする超音波診断装置。
  2. 　前記画像表示部は、前記境界部を前記断層画像又は前記弾性画像上に表示することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  3. 　前記ヒストグラム演算部は、前記弾性情報演算部から出力される弾性フレームデータの各座標における弾性情報の数値をカウントし、前記数値の頻度に基づいて前記ヒストグラムデータを算出することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  4. 　前記境界検出部は、前記ヒストグラムデータにおける所定範囲に該当する弾性情報の注目領域を弾性情報演算部から出力される弾性フレームデータから抽出し、該注目領域を含む注目領域フレームデータを作成することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  5. 　前記境界検出部は、前記注目領域フレームデータの前記注目領域の周縁の境界部を抽出した境界トレースフレームデータを作成することを特徴とする請求項4記載の超音波診断装置。
  6. 　前記境界トレースフレームデータにて抽出された前記境界部の位置を前記断層画像構成部で構成された断層画像フレームデータ、若しくは前記弾性画像構成部にて構成された弾性画像フレームデータに重ね合わせて合成する切替合成部を備えることを特徴とする請求項5記載の超音波診断装置。
  7. 　前記弾性情報は、歪み、弾性率、粘性、ポアソン比のいずれか1つであることを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  8. 　前記境界検出部は、前記注目領域の面積若しくは画素数が予め設定した閾値よりも小さい場合、前記注目領域の周縁の境界部を検出しないことを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  9. 　前記境界検出部は、前記注目領域のフレームデータの各画素を中心として設置された２次元領域内に含まれる前記注目領域の画素数をカウントし、前記境界部を検出することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  10. 　前記画像表示部は、前記境界部の内部若しくは外部に前記弾性画像を表示することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  11. 　前記境界検出部は、前記ヒストグラム演算部から出力されるヒストグラムのピークを検出し、前記制御部は、検出された前記ピークを中心にして、前記弾性情報の所定範囲を設定することを特徴とする請求項1記載の超音波診断装置。
  12. 　超音波探触子を介して超音波を送信する送信し、被検体からの反射エコー信号を受信する受信するステップと、前記反射エコー信号に基づくRF信号フレームデータによって、弾性情報を演算するステップと、前記弾性情報に基づいて弾性画像を構成するステップと、前記RF信号フレームデータに基づいて断層画像を構成するステップと、前記断層画像と前記弾性画像の一方又は両方を表示するステップと、前記弾性情報の頻度に基づくヒストグラムデータを作成するステップと、前記ヒストグラムデータの前記弾性情報の所定範囲に基づいて設定される注目領域の周縁の境界部を検出するステップと、前記境界部を表示するステップとを含む超音波画像表示方法。
PCT/JP2009/067696 2008-10-14 2009-10-13 超音波診断装置、及び超音波画像表示方法 Ceased WO2010044385A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/123,289 US20110194748A1 (en) 2008-10-14 2009-10-13 Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic image display method
JP2010533890A JP5479353B2 (ja) 2008-10-14 2009-10-13 超音波診断装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008264719 2008-10-14
JP2008-264719 2008-10-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2010044385A1 true WO2010044385A1 (ja) 2010-04-22

Family

ID=42106548

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2009/067696 Ceased WO2010044385A1 (ja) 2008-10-14 2009-10-13 超音波診断装置、及び超音波画像表示方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20110194748A1 (ja)
JP (1) JP5479353B2 (ja)
WO (1) WO2010044385A1 (ja)

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011245006A (ja) * 2010-05-26 2011-12-08 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 超音波診断装置及びその制御プログラム
US8150128B2 (en) 2006-08-30 2012-04-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and method for composite elastography and wave imaging
US8428687B2 (en) 2008-08-01 2013-04-23 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for matching and imaging tissue characteristics
JP2013158531A (ja) * 2012-02-07 2013-08-19 Canon Inc 被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法
JP2015522367A (ja) * 2012-07-18 2015-08-06 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 超音波イメージングデータを処理する方法及びシステム
US9247921B2 (en) 2013-06-07 2016-02-02 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods of high frame rate streaming for treatment monitoring
US9265483B2 (en) 2010-08-06 2016-02-23 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Medical imaging contrast devices, methods, and systems
US9302124B2 (en) 2008-09-10 2016-04-05 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening a tissue
US9320491B2 (en) 2011-04-18 2016-04-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Ultrasound devices methods and systems
US9358023B2 (en) 2008-03-19 2016-06-07 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier
US9506027B2 (en) 2009-09-01 2016-11-29 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Microbubble devices, methods and systems
EP2620102A4 (en) * 2010-09-21 2016-12-07 Hitachi Ltd ULTRASONIC DIAGNOSIS DEVICE AND METHOD FOR DISPLAYING ULTRASONIC IMAGES
US9585631B2 (en) 2010-06-01 2017-03-07 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Devices, methods, and systems for measuring elastic properties of biological tissues using acoustic force
KR20170041879A (ko) * 2014-10-21 2017-04-17 우시 히스키 메디칼 테크놀로지스 컴퍼니., 리미티드. 검출영역을 선택하는 방법 및 장치 및 탄성 검출 시스템
US10010709B2 (en) 2009-12-16 2018-07-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Composition for on-demand ultrasound-triggered drug delivery
US10028723B2 (en) 2013-09-03 2018-07-24 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for real-time, transcranial monitoring of blood-brain barrier opening
US10058837B2 (en) 2009-08-28 2018-08-28 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems, methods, and devices for production of gas-filled microbubbles
US10322178B2 (en) 2013-08-09 2019-06-18 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for targeted drug delivery
US10441820B2 (en) 2011-05-26 2019-10-15 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier in primates
US10517564B2 (en) 2012-10-10 2019-12-31 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for mechanical mapping of cardiac rhythm
US10660614B2 (en) 2013-06-26 2020-05-26 Sony Corporation Ultrasonic processing apparatus and method
US10687785B2 (en) 2005-05-12 2020-06-23 The Trustees Of Columbia Univeristy In The City Of New York System and method for electromechanical activation of arrhythmias

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2598907B1 (en) * 2010-07-29 2017-03-01 B-K Medical ApS Motion-compensated processing
JP5950619B2 (ja) * 2011-04-06 2016-07-13 キヤノン株式会社 情報処理装置
KR20130080306A (ko) * 2012-01-04 2013-07-12 삼성전자주식회사 탄성 영상 생성 방법 및 장치
JP2014029380A (ja) * 2012-07-31 2014-02-13 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び画像表示装置
WO2014185197A1 (ja) * 2013-05-16 2014-11-20 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置及びプログラム
USD776710S1 (en) * 2014-04-08 2017-01-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with graphical user interface
US10646201B2 (en) 2014-11-18 2020-05-12 C. R. Bard, Inc. Ultrasound imaging system having automatic image presentation
EP3220828B1 (en) 2014-11-18 2021-12-22 C.R. Bard, Inc. Ultrasound imaging system having automatic image presentation
CN106456108A (zh) * 2015-08-10 2017-02-22 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声弹性成像系统和方法
WO2017138454A1 (ja) * 2016-02-12 2017-08-17 オリンパス株式会社 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法、及び超音波観測装置の作動プログラム
US11281926B2 (en) * 2018-06-04 2022-03-22 Denso Corporation Feature extraction method and apparatus

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004135929A (ja) * 2002-10-18 2004-05-13 Hitachi Medical Corp 超音波診断装置
WO2006121031A1 (ja) * 2005-05-09 2006-11-16 Hitachi Medical Corporation 超音波診断装置及び超音波画像表示方法
WO2007046272A1 (ja) * 2005-10-19 2007-04-26 Hitachi Medical Corporation 弾性画像を生成する超音波診断装置

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8639009B2 (en) * 2000-10-11 2014-01-28 Imatx, Inc. Methods and devices for evaluating and treating a bone condition based on x-ray image analysis
US6558324B1 (en) * 2000-11-22 2003-05-06 Siemens Medical Solutions, Inc., Usa System and method for strain image display
US6939301B2 (en) * 2001-03-16 2005-09-06 Yaakov Abdelhak Automatic volume measurements: an application for 3D ultrasound
US7245746B2 (en) * 2001-06-12 2007-07-17 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Ultrasound color characteristic mapping
EP2374413B1 (en) * 2002-07-31 2017-06-21 Hitachi, Ltd. Ultrasonic diagnosis system and strain distribution display method
JP4314035B2 (ja) * 2003-01-15 2009-08-12 株式会社日立メディコ 超音波診断装置
US7257244B2 (en) * 2003-02-24 2007-08-14 Vanderbilt University Elastography imaging modalities for characterizing properties of tissue
TWI304835B (en) * 2003-06-10 2009-01-01 Hitachi Chemical Co Ltd Film adhesive and manufacturing method thereof,adhesive sheet and semiconductor device
JP4685633B2 (ja) * 2003-09-12 2011-05-18 株式会社日立メディコ 超音波診断装置
US7871380B2 (en) * 2004-08-25 2011-01-18 Hitachi Medical Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus
US7365859B2 (en) * 2004-09-10 2008-04-29 The General Hospital Corporation System and method for optical coherence imaging
WO2007027684A2 (en) * 2005-08-30 2007-03-08 University Of Maryland Baltimore Techniques for 3-d elastic spatial registration of multiple modes of measuring a body
US7620205B2 (en) * 2005-08-31 2009-11-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Method for characterizing shape, appearance and motion of an object that is being tracked
US8172754B2 (en) * 2006-04-18 2012-05-08 Panasonic Corporation Ultrasonograph
EP2081494B1 (en) * 2006-11-16 2018-07-11 Vanderbilt University System and method of compensating for organ deformation
WO2008110013A1 (en) * 2007-03-15 2008-09-18 Centre Hospitalier De L'universite De Montreal Image segmentation
JP5304986B2 (ja) * 2008-03-31 2013-10-02 株式会社日立メディコ 超音波診断装置
JP5342210B2 (ja) * 2008-10-30 2013-11-13 三菱重工業株式会社 アライメント装置制御装置およびアライメント方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004135929A (ja) * 2002-10-18 2004-05-13 Hitachi Medical Corp 超音波診断装置
WO2006121031A1 (ja) * 2005-05-09 2006-11-16 Hitachi Medical Corporation 超音波診断装置及び超音波画像表示方法
WO2007046272A1 (ja) * 2005-10-19 2007-04-26 Hitachi Medical Corporation 弾性画像を生成する超音波診断装置

Cited By (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10687785B2 (en) 2005-05-12 2020-06-23 The Trustees Of Columbia Univeristy In The City Of New York System and method for electromechanical activation of arrhythmias
US8150128B2 (en) 2006-08-30 2012-04-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and method for composite elastography and wave imaging
US10166379B2 (en) 2008-03-19 2019-01-01 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier
US9358023B2 (en) 2008-03-19 2016-06-07 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier
US8428687B2 (en) 2008-08-01 2013-04-23 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for matching and imaging tissue characteristics
US9514358B2 (en) 2008-08-01 2016-12-06 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for matching and imaging tissue characteristics
US9302124B2 (en) 2008-09-10 2016-04-05 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening a tissue
US10058837B2 (en) 2009-08-28 2018-08-28 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems, methods, and devices for production of gas-filled microbubbles
US9506027B2 (en) 2009-09-01 2016-11-29 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Microbubble devices, methods and systems
US10010709B2 (en) 2009-12-16 2018-07-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Composition for on-demand ultrasound-triggered drug delivery
JP2011245006A (ja) * 2010-05-26 2011-12-08 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 超音波診断装置及びその制御プログラム
US9585631B2 (en) 2010-06-01 2017-03-07 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Devices, methods, and systems for measuring elastic properties of biological tissues using acoustic force
US9265483B2 (en) 2010-08-06 2016-02-23 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Medical imaging contrast devices, methods, and systems
EP2620102A4 (en) * 2010-09-21 2016-12-07 Hitachi Ltd ULTRASONIC DIAGNOSIS DEVICE AND METHOD FOR DISPLAYING ULTRASONIC IMAGES
US9320491B2 (en) 2011-04-18 2016-04-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Ultrasound devices methods and systems
US11096660B2 (en) 2011-04-18 2021-08-24 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Ultrasound devices methods and systems
US12076590B2 (en) 2011-05-26 2024-09-03 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier in primates
US11273329B2 (en) 2011-05-26 2022-03-15 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier in primates
US10441820B2 (en) 2011-05-26 2019-10-15 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for opening of a tissue barrier in primates
JP2013158531A (ja) * 2012-02-07 2013-08-19 Canon Inc 被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法
JP2015522367A (ja) * 2012-07-18 2015-08-06 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 超音波イメージングデータを処理する方法及びシステム
US10517564B2 (en) 2012-10-10 2019-12-31 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for mechanical mapping of cardiac rhythm
US9247921B2 (en) 2013-06-07 2016-02-02 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods of high frame rate streaming for treatment monitoring
US10660614B2 (en) 2013-06-26 2020-05-26 Sony Corporation Ultrasonic processing apparatus and method
US10322178B2 (en) 2013-08-09 2019-06-18 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for targeted drug delivery
US10028723B2 (en) 2013-09-03 2018-07-24 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems and methods for real-time, transcranial monitoring of blood-brain barrier opening
KR101913976B1 (ko) 2014-10-21 2018-10-31 우시 히스키 메디칼 테크놀로지스 컴퍼니., 리미티드. 검출영역을 선택하는 방법 및 장치 및 탄성 검출 시스템
US10925582B2 (en) 2014-10-21 2021-02-23 Wuxi Hisky Medical Technologies Co., Ltd. Method and device for selecting detection area, and elasticity detection system
JP2017536856A (ja) * 2014-10-21 2017-12-14 无錫海斯凱尓医学技術有限公司Ｗｕｘｉ Ｈｉｓｋｙ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 検出領域を選択する方法と装置及び弾性検出システム
KR20170041879A (ko) * 2014-10-21 2017-04-17 우시 히스키 메디칼 테크놀로지스 컴퍼니., 리미티드. 검출영역을 선택하는 방법 및 장치 및 탄성 검출 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
US20110194748A1 (en) 2011-08-11
JP5479353B2 (ja) 2014-04-23
JPWO2010044385A1 (ja) 2012-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5479353B2 (ja) 超音波診断装置
JP4455003B2 (ja) 超音波診断装置
JP5264097B2 (ja) 超音波診断装置
JP4657106B2 (ja) 超音波診断装置
JP5203605B2 (ja) 超音波診断装置
JP5199690B2 (ja) 超音波診断装置
JP5437820B2 (ja) 超音波診断装置、超音波画像処理方法
JP4966578B2 (ja) 弾性画像生成方法及び超音波診断装置
JP2004135929A (ja) 超音波診断装置
CN103124523B (zh) 超声波诊断装置、超声波图像显示方法
WO2006040967A1 (ja) 超音波診断装置
JPWO2010026823A1 (ja) 超音波診断装置及び超音波画像表示方法
KR101629541B1 (ko) 초음파 진단 장치 및 그 제어 프로그램
JP6358954B2 (ja) 超音波診断装置
JP5473527B2 (ja) 超音波診断装置
JP2007105400A (ja) 超音波診断装置及び画像処理装置
JP5113322B2 (ja) 超音波診断装置
JP5789599B2 (ja) 超音波診断装置
JP5623609B2 (ja) 超音波診断装置
KR101574851B1 (ko) 초음파 진단 장치 및 그 제어 프로그램
JP5638641B2 (ja) 超音波診断装置
JP5128149B2 (ja) 超音波診断装置
JP4368185B2 (ja) 超音波診断装置
JP2008154626A (ja) 超音波診断装置
JP6230801B2 (ja) 超音波撮像装置及び超音波画像表示方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09820563

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010533890

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13123289

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 09820563

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1